Mașini per capita (1)

Să mai lucrăm cu setul de date cars. De data aceasta vrei să afli care țări au o valoare ridicată pentru cars per capita – cu alte cuvinte, în care țări dețin mulți oameni o mașină, sau poate chiar mai multe.

Similar cu exemplul anterior, vei construi o serie booleană pe care o poți folosi apoi pentru a filtra DataFrame-ul cars și a selecta anumite observații. Dacă vrei să faci asta într-o singură linie, e perfect!

Acest exercițiu face parte din cursul

Python intermediar

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Selectează coloana cars_per_cap din cars ca o serie Pandas și stocheaz-o în variabila cpc.
Folosește cpc împreună cu un operator de comparație și valoarea 500. Vrei să obții o serie booleană care să fie True dacă țara respectivă are un cars_per_cap mai mare de 500 și False în caz contrar. Stocheaz-o ca many_cars.
Folosește many_cars pentru a filtra cars, similar cu ce ai făcut anterior. Stocheaz rezultatul ca car_maniac.
Afișează car_maniac pentru a verifica dacă ai obținut rezultatul corect.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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

Editează și rulează codul