Kişi başına düşen otomobil (2)

and, or ve not işleçlerinin NumPy varyantları olan np.logical_and(), np.logical_or() ve np.logical_not() işleçlerini hatırlıyor musunuz? Daha gelişmiş filtreleme işlemleri yapmak için bunları Pandas Serilerinde de kullanabilirsiniz.

cars_per_cap değeri 10 ile 80 arasında olan gözlemlerin seçildiği bu örneği ele alalım. Neler olduğunu görmek için bu kod satırlarını adım adım deneyin.

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

Bu egzersiz

Orta Seviye Python

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

cars_per_cap değeri 100 ile 500 arasında olan cars gözlemlerinin tümünü içeren bir DataFrame medium oluşturmak için verilen kod örneğini kullanın.
medium değerini yazdırın.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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

Kodu Düzenle ve Çalıştır