Комбо-атака!

Ви вже бачили чотири найпоширеніші типи опрацювання даних: сортування рядків, вибір підмножини стовпчиків, вибір підмножини рядків і додавання нових стовпчиків. У реальному аналізі даних ці чотири дії можна поєднувати, щоб відповісти на безліч запитань.

У цій вправі ви відповісте на запитання: «Який штат має найбільшу кількість бездомних осіб на кожні 10 000 жителів штату?» Поєднайте нові навички роботи з pandas, щоб це з'ясувати.

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання даних у pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Додайте до homelessness стовпчик indiv_per_10k, що містить кількість бездомних осіб на кожні десять тисяч жителів у кожному штаті, використовуючи state_pop як чисельність населення штату.
Виберіть рядки, де indiv_per_10k більше за 20, і присвойте результат до high_homelessness.
Відсортуйте high_homelessness за спаданням indiv_per_10k і збережіть як high_homelessness_srt.
Виберіть лише стовпчики state і indiv_per_10k з high_homelessness_srt та збережіть як result. Погляньте на result.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create indiv_per_10k col as homeless individuals per 10k state pop
homelessness["indiv_per_10k"] = 10000 * ____ / ____ 

# Subset rows for indiv_per_10k greater than 20
high_homelessness = ____

# Sort high_homelessness by descending indiv_per_10k
high_homelessness_srt = ____

# From high_homelessness_srt, select the state and indiv_per_10k cols
result = ____

# See the result
print(result)

Редагувати та запускати код