外れ値の除去
外れ値の削除が常に最適な方法とは限りませんが、今回の分析では、 "Price" が外れ値ではないフライトだけを対象とすることにしました。
そのため、まず上側のしきい値を求め、そのしきい値を超える値を planes DataFrameから削除する必要があります。
pandas は pd として、seaborn は sns としてインポート済みです。
この演習はコースの一部です
Pythonによる探索的データ分析
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。
# Find the 75th and 25th percentiles
price_seventy_fifth = ____["____"].____(____)
price_twenty_fifth = ____["____"].____(____)