Cars per capita（2）
还记得 np.logical_and()、np.logical_or() 和 np.logical_not() 吗？它们是 and、or 和 not 运算符在 NumPy 中的对应实现。您也可以将它们用于 pandas 的 Series，来进行更高级的筛选操作。
下面这个示例会选出 cars_per_cap 介于 10 和 80 之间的观测。请逐行运行这些代码，看看每一步发生了什么。
cpc = cars['cars_per_cap']
between = np.logical_and(cpc > 10, cpc < 80)
medium = cars[between]
本练习是课程的一部分
Python 中级
练习说明
- 使用提供的代码示例，创建一个 DataFrame
medium，其中包含所有cars中cars_per_cap介于100和500之间的观测。 - 打印
medium。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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