À la régulière
Vous souhaitez organiser une compétition sportive pour de jeunes adultes. Toutefois, vous voulez vous assurer que les participant·e·s ont des capacités similaires, afin que les vainqueurs gagnent à la régulière. Vous menez une enquête auprès de jeunes adultes, appelée young_people, et vous demandez aux répondant·e·s leur Gender, Age, Height et Weight.
Dans cet exercice, vous allez repérer les valeurs aberrantes dans la colonne de l’âge.
pandas et scipy.stats ont été importés pour vous sous les alias pd et stats, respectivement.
Cet exercice fait partie du cours
Analyser des données d’enquête en Python
Instructions
- Calculez le z-score de la colonne
Age. - À l’aide de
Age_zscore, identifiez les valeurs aberrantes dans l’enquête.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# z-score of `Age` column
young_people['Age_zscore'] = ____.____(young_people.____)
# Outliers in `Age_zscore`
age_outliers = young_people[
(young_people.____ >= ____)
|(young_people.____ <= ____)
]
print(age_outliers)