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Fair and square

आप युवा वयस्कों के लिए एक खेल प्रतियोगिता कराना चाहते हैं. लेकिन आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि प्रतिभागियों की क्षमताएँ मिलती-जुलती हों, ताकि विजेता वाकई निष्पक्ष तरीके से जीतें. आप young_people नाम के युवा वयस्कों का एक सर्वे करते हैं और उत्तरदाताओं से उनका Gender, Age, Height, और Weight पूछते हैं.

इस अभ्यास में, आप age कॉलम में outliers ढूँढेंगे.

pandas और scipy.stats को क्रमशः pd और stats के रूप में आपके लिए लोड किया गया है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में सर्वे डेटा का विश्लेषण

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Age कॉलम का z-score निकालें.
  • इस सर्वे में Age_zscore का उपयोग करके outliers खोजें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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