क्रॉस टेबल्स के साथ आउट्लायर ढूँढना
अब आपको वे आउट्लायर ढूँढने और हटाने हैं जिनके होने का आपको डेटा में संदेह है। इस अभ्यास के लिए, आप क्रॉस टेबल्स और एग्रीगेट फंक्शंस का उपयोग कर सकते हैं.
person_emp_length कॉलम पर नज़र डालिए। आपने पहले किसी न्यूमेरिक कॉलम का औसत देखने के लिए aggfunc = 'mean' आर्ग्युमेंट का उपयोग किया है, लेकिन आउट्लायर पहचानने के लिए आप min और max जैसे अन्य फंक्शंस भी इस्तेमाल कर सकते हैं.
संभव है कि किसी व्यक्ति की employment length 0 से कम या 60 से अधिक न हो सकती। आप क्रॉस टेबल्स से डेटा चेक करके देख सकते हैं कि ऐसे कोई केस हैं या नहीं!
वर्कस्पेस में cr_loan डेटासेट लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create the cross table for loan status, home ownership, and the max employment length
print(pd.____(cr_loan[____],cr_loan[____],
values=cr_loan[____], aggfunc=____))