Carros per capita (2)

Você se lembra de np.logical_and(), np.logical_or() e np.logical_not(), as variantes NumPy dos operadores and, or e not? Você também pode usá-los nas séries do pandas para fazer operações de filtragem mais avançadas.

Veja este exemplo que seleciona as observações que têm cars_per_cap entre 10 e 80. Teste estas linhas de código passo a passo para ver o que está acontecendo.

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

Este exercício faz parte do curso

Python intermediário

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Instruções de exercício

Use o código de exemplo apresentado para criar um DataFrame chamado medium que inclui todas as observações de cars que têm cars_per_cap entre 100 e 500.
Imprimir medium.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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

Editar e executar código