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Trouver le z-score

Maintenant que vous connaissez la dispersion des tailles issues de l’enquête, vous souhaitez aller plus loin. Rappelez-vous : une partie de l’enquête, young_people, demandait le Gender, l’Age, la Height et le Weight des répondants.

Dans cet exercice, vous allez identifier les valeurs aberrantes dans la colonne des tailles.

pandas et scipy.stats ont été importés pour vous sous les alias pd et stats.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Analyser des données d’enquête en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Calculez le z-score de la colonne Height.
  • Repérez les valeurs aberrantes dans Height_zscore pour cette enquête.

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)
Modifier et exécuter le code