1인당 자동차 수(2)
and, or, not연산자의 NumPy 버전인 np.logical_and(), np.logical_or(), np.logical_not()을 기억하시나요? 이 함수를 Pandas Series에도 적용해 더 복잡한 필터링 작업이 가능합니다.
아래는 cars_per_cap이 10에서 80 사이인 관측값을 선택하는 코드 예시입니다. 코드를 한 줄씩 실행하면서 어떻게 동작하는지 확인해보세요.
cpc = cars['cars_per_cap']
between = np.logical_and(cpc > 10, cpc < 80)
medium = cars[between]
이 연습은 강의의 일부입니다
중급 Python
연습 안내
- 제공된 코드 샘플을 사용하여
cars의 관측값 중cars_per_cap이100에서500사이인 관측값만 포함하는mediumDataFrame을 만드세요. medium을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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