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Filtrer à l’aide des bornes d’anomalie

Dans l’exercice précédent, vous avez déterminé les bornes qui serviront à catégoriser les valeurs aberrantes. Dans cet exercice, vous allez les appliquer à la distribution prices pour isoler les valeurs aberrantes.

Les variables prices, lower_limit et upper_limit sont disponibles depuis l’exercice précédent.

Cet exercice fait partie du cours

Détection d’anomalies en Python

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Instructions

  • Créez un masque booléen nommé is_lower qui vérifie si les valeurs de prices sont inférieures à lower_limit.
  • Créez un masque booléen nommé is_higher qui vérifie si les valeurs de prices sont supérieures à upper_limit.
  • Combinez les masques et utilisez un sous-ensemble booléen pour filtrer les valeurs aberrantes.
  • Affichez le nombre de valeurs aberrantes trouvées.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a mask for values lower than lower_limit
is_lower = ____

# Create a mask for values higher than upper_limit
is_higher = ____

# Combine the masks to filter for outliers
outliers = ____[____]

# Count and print the number of outliers
____
Modifier et exécuter le code