1人当たりの車の台数（2）
np.logical_and()、np.logical_or()、np.logical_not()を覚えていますか？これらはand、or、not演算子のNumPy版です。Pandas Seriesに対してもこれらを使って、より高度なフィルタリング（絞り込み）操作を行うことができます。
cars_per_capが10から80の間にある観測値を選択する次の例を見てみましょう。何が起きているかを確認するために、次のコードをステップごとに試してみてください。
cpc = cars['cars_per_cap']
between = np.logical_and(cpc > 10, cpc < 80)
medium = cars[between]
この演習はコースの一部です
Python中級
演習の手順
- 提供されているサンプルコードを使って、
cars_per_capが100から500の間にあるcarsのすべての観測値を含むDataFramemediumを作成しましょう。 mediumを出力しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)
# Import numpy, you'll need this
import numpy as np
# Create medium: observations with cars_per_cap between 100 and 500
# Print medium