Số ô tô trên đầu người (2)
Bạn còn nhớ np.logical_and(), np.logical_or() và np.logical_not() — các biến thể NumPy của các toán tử and, or và not chứ? Bạn cũng có thể dùng chúng trên Pandas Series để thực hiện các thao tác lọc nâng cao hơn.
Xem ví dụ này: chọn các quan sát có cars_per_cap nằm giữa 10 và 80. Hãy chạy từng dòng mã dưới đây để xem điều gì xảy ra.
cpc = cars['cars_per_cap']
between = np.logical_and(cpc > 10, cpc < 80)
medium = cars[between]
Bài tập này là một phần của khóa học
Python nâng cao
Hướng dẫn bài tập
- Dùng đoạn mã mẫu đã cung cấp để tạo DataFrame
medium, bao gồm tất cả các quan sát trongcarscócars_per_capnằm giữa100và500. - In
mediumra.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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