Auto's per hoofd (2)

Ken je np.logical_and(), np.logical_or() en np.logical_not() nog, de NumPy-varianten van de operatoren and, or en not? Je kunt ze ook gebruiken op Pandas Series om geavanceerdere filterbewerkingen te doen.

Bekijk dit voorbeeld dat de observaties selecteert met een cars_per_cap tussen 10 en 80. Voer deze code regels stap voor stap uit om te zien wat er gebeurt.

cpc = cars['cars_per_cap']
between = np.logical_and(cpc > 10, cpc < 80)
medium = cars[between]

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Python voor gemiddeld niveau

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Gebruik de meegeleverde code om een DataFrame medium te maken dat alle observaties uit cars bevat met een cars_per_cap tussen 100 en 500.
Print medium.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# 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

Code bewerken en uitvoeren