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Outliers हटाना

अब student_data डेटासेट का उपयोग करके उन छात्रों के बीच अंतिम ग्रेड ("G3") के वितरण की तुलना करें जिनके घर पर इंटरनेट है और जिनके पास नहीं है. इसके लिए हम "internet" वैरिएबल का उपयोग करेंगे, जो एक बाइनरी (yes/no) संकेतक है कि छात्र के घर पर इंटरनेट है या नहीं.

क्योंकि ग्रामीण क्षेत्रों में इंटरनेट कम सुलभ हो सकता है, हम छात्र के रहने के स्थान के आधार पर उपसमूह जोड़ेंगे. इसके लिए हम "location" वैरिएबल का उपयोग कर सकते हैं, जो यह दर्शाता है कि छात्र शहरी ("Urban") या ग्रामीण ("Rural") क्षेत्र में रहता है.

Seaborn पहले से sns के रूप में इम्पोर्ट है और matplotlib.pyplot plt के रूप में इम्पोर्ट है. एक याद दिलाने के रूप में, आप बॉक्स प्लॉट्स में आउट्लायर को showfliers=False सेट करके हटा सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Seaborn के साथ Data Visualization परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sns.catplot() का उपयोग करके student_data DataFrame से एक बॉक्स प्लॉट बनाएँ, जिसमें x-axis पर "internet" और y-axis पर "G3" हो.
  • उपसमूह जोड़ें ताकि प्रत्येक बॉक्स प्लॉट "location" के आधार पर रंगित हो.
  • आउट्लायर न दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create a box plot with subgroups and omit the outliers






# Show plot
plt.show()
कोड संपादित करें और चलाएँ