Auto's per hoofd (1)

Laten we nog even doorgaan met de cars-gegevens. Dit keer wil je uitzoeken welke landen een hoge waarde voor cars per capita hebben. Met andere woorden: in welke landen hebben veel mensen een auto, of misschien wel meerdere auto's.

Net als in het vorige voorbeeld wil je een booleaanse Series opbouwen die je vervolgens kunt gebruiken om het cars-DataFrame te subselecteren en bepaalde observaties te kiezen. Als je dit in één regel wilt doen, is dat helemaal prima!

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Python voor gemiddeld niveau

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Selecteer de kolom cars_per_cap uit cars als een Pandas Series en sla deze op als cpc.
Gebruik cpc in combinatie met een vergelijking en 500. Je wilt eindigen met een booleaanse Series die True is als het betreffende land een cars_per_cap van meer dan 500 heeft en anders False. Sla deze booleaanse Series op als many_cars.
Gebruik many_cars om cars te subselecteren, vergelijkbaar met wat je eerder deed. Sla het resultaat op als car_maniac.
Print car_maniac om te kijken of het gelukt is.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)

# Create car_maniac: observations that have a cars_per_cap over 500




# Print car_maniac

Code bewerken en uitvoeren