IMC des méchants
Revenons au jeu de données heroes qui contient des informations sur différents super-héros de bande dessinée. Nous avons ajouté une colonne bmi calculée comme Weight divisé par (Height/100)**2. Cet indice permet d’identifier d’éventuels problèmes de poids.
Votre tâche consiste à déterminer la valeur moyenne et l’écart type de l’indice IMC en fonction de l’'Alignment' du personnage et de son 'Publisher'. Cependant, vous ne devez prendre en compte que les groupes qui comptent plus de 10 observations valides de l’IMC.
Astuce : utilisez .count() pour calculer le nombre d’observations valides.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>S’exercer aux questions d’entretien de code en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Regroupez les données selon les deux facteurs indiqués ci-dessus.
- Filtrez les groupes ayant plus de 10 observations
bmivalides. - Regroupez à nouveau les données filtrées selon les mêmes facteurs.
- Calculez la moyenne et l’écart type de l’indice IMC.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
import numpy as np
# Group the data by two factors specified in the context
groups = ____
# Filter groups having more than 10 valid bmi observations
fheroes = ____
# Group the filtered data again by the same factors
fgroups = ____
# Calculate the mean and standard deviation of the BMI index
result = fgroups[____].____
print(result)