Автомобили на душу населения (2)

Помните о np.logical_and(), np.logical_or() и np.logical_not() — аналогах операторов and, or и not из библиотеки NumPy? Их также можно применять к Series в pandas для более сложной фильтрации данных.

Рассмотрим пример, который выбирает наблюдения со значением cars_per_cap от 10 до 80. Выполните эти строки кода шаг за шагом, чтобы понять, что происходит.

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

Это упражнение является частью курса

Средний уровень Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используя приведённый пример кода, создайте DataFrame medium, который будет включать все наблюдения из cars со значением cars_per_cap от 100 до 500.
Выведите medium на экран.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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

Редактировать и запускать код