每人擁車數（1）
我們再用一下 cars 資料吧。這次你想找出哪些國家的「每人擁車數」很高。換句話說，在哪些國家有很多人擁有汽車，甚至可能一人多車。
和前一個範例類似，你要先建立一個布林 Series，接著用它來對 cars DataFrame 做子集篩選，選出特定的觀測值。若你想用一行程式碼完成，也完全沒問題！
本練習屬於課程
Python 中級
練習說明
- 從
cars選取cars_per_cap欄位作為 Pandas Series，並將其儲存為cpc。 - 將
cpc與比較運算子及500搭配使用。你要得到一個布林 Series：當對應國家的cars_per_cap大於500時為True，否則為False。將此布林 Series 儲存為many_cars。 - 使用
many_cars來對cars做子集篩選，就像之前做的一樣。把結果儲存為car_maniac。 - 印出
car_maniac，檢查是否正確。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import cars data
import pandas as pd
cars = pd.read_csv('cars.csv', index_col = 0)
# Create car_maniac: observations that have a cars_per_cap over 500
# Print car_maniac