Кількість авто на душу населення (2)

Пам'ятаєте про np.logical_and(), np.logical_or() та np.logical_not() — варіанти NumPy для операторів and, or і not? Їх також можна застосовувати до Series у pandas, щоб виконувати складніші операції фільтрування.

Розгляньмо приклад, який вибирає спостереження з cars_per_cap у діапазоні від 10 до 80. Спробуйте виконати ці рядки коду по черзі, щоб побачити, що відбувається.

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

Ця вправа є частиною курсу

Intermediate Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Скористайтеся наведеним прикладом коду, щоб створити датафрейм medium, який міститиме всі спостереження з cars, у яких cars_per_cap між 100 і 500.
Виведіть medium.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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

Редагувати та запускати код