クロステーブルで外れ値を見つける
次は、データ内にあるかもしれない外れ値を見つけて除去します。今回の演習では、クロステーブルと集約関数を使います。
person_emp_length 列を確認しましょう。これまで数値列の平均を見るために aggfunc = 'mean' 引数を使いましたが、外れ値を検出するには min や max といった別の関数も使えます。
雇用年数が 0 未満や 60 を超えることは現実的ではないかもしれません。クロステーブルを使ってデータを確認し、そのような事例がないか調べてみましょう。
データセット cr_loan はワークスペースに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶクレジットリスクモデリング
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the cross table for loan status, home ownership, and the max employment length
print(pd.____(cr_loan[____],cr_loan[____],
values=cr_loan[____], aggfunc=____))