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Standard deviation से outliers हैंडल करें

एक basetable दिया गया है जिसमें एक वैरिएबल "age" है. यह age डोनर द्वारा ऑनलाइन फ़ॉर्म में मैन्युअली भरी जाती है, इसलिए टाइपिंग गलतियों की संभावना है और outliers आ सकते हैं. उन सभी मानों को, जो mean age में से age के standard deviation के 3 गुना घटाने पर मिलने वाले मान से कम हैं, उसी मान से बदलें; और जो मान mean age में age के standard deviation के 3 गुना जोड़ने पर मिलने वाले मान से बड़े हैं, उन्हें भी उसी मान से बदलें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • "age" का अधिकतम मान प्रिंट करें.
  • "age" का mean और standard deviation निकालें.
  • standard deviation वाले rule of thumb से lower और upper limits गणना करें.
  • basetable में "age_mod" नाम का वैरिएबल जोड़ें जिसमें outliers बदले गए हों, और "age _mod" का नया अधिकतम मान प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Show the maximum age 
print(___["___"].___())

# Calculate mean and standard deviation of age
mean_age = ____["____"].____()
std_age = ____["____"].____()

# Calculate the lower and upper limits
lower_limit = ____ - ____ * ____
upper_limit = ____ + ____ * ____

# Add a variable age_no_outliers to the basetable with outliers replaced
basetable["age_mod"] = (pd.Series([____(____(____, ____), ____) 
                             for a in basetable["age"]]))
print(___["___"].___())
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