for row in olympic:
    gold = row[2] / row[-1] * 100
    if gold > 40:
        print(row[1], gold, '%')

실행결과
영국 40.298507462686565 % 
독일 40.476190476190474 %
대한민국 42.857142857142854 %

먼저 행마다 금메달 비율을 구해 gold 변수에 저장합니다. 그리고 gold 변수의 값이 40을 초과하면 해당 국가명과 비율을 출력합니다.

이처럼 실생활의 데이터를 이차원 리스트로 변경하고 반복문과 조건문을 사용해 재미있는 결과를 얻을 수 있습니다. 올림픽 참가국 전체 데이터나 이전 올림픽 데이터도 있다면 더 다양한 결과를 얻을 수 있답니다. 예를 들어, 각 나라의 메달 성적 추이가 어떻게 되는지도 알 수 있겠죠. 그러면 올림픽에 참여할수록 메달 성적이 좋아지는지도 알 수 있습니다. 경제 성장 데이터가 있다면 ‘올림픽 개최 이후 경제가 성장하는가?’도 직접 확인해 볼 수 있고요. 또는 ‘경제 규모와 올림픽 순위는 비례하는가?’에 대한 답도 직접 분석할 수 있습니다.

6장에서 배운 리스트와 제어구조를 이용한 리스트 다루기는 뒤에서 진행할 데이터 분석의 바탕이 됩니다. 지금까지 과정을 잘 이해했다면 데이터 분석 프로젝트에서 잘 활용할 수 있습니다.