Calculer le z-score
Maintenant que vous connaissez la dispersion des tailles dans le sondage, vous voulez approfondir l'analyse.
Rappelez-vous : une partie du sondage, young_people, demandait le Gender, l'Age, la Height et le Weight des répondants.
Dans cet exercice, vous allez repérer les valeurs aberrantes dans la colonne des tailles.
pandas et scipy.stats ont été importés pour vous sous les noms pd et stats, respectivement.
Cette activité fait partie du cours
Analyser des données de sondage avec Python
Instructions de l’exercice
- Calculez le z-score de la colonne
Height. - Repérez les valeurs aberrantes dans
Height_zscorepour ce sondage.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# z-score of `Height` column
young_people['Height_zscore'] = ____.____(young_people.____)
# Outliers in `Height_zscore`
height_outliers = young_people[
(young_people.____>=____)
|(young_people.____<=____)
]
print(height_outliers)