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ヴィランのBMI

さまざまなコミックのヒーロー情報を含む heroes データセットに戻りましょう。ここでは、bmi 列を追加しました。これは Weight(Height/100)**2 で割って計算した値です。この指標は、体重に問題があるかどうかの目安になります。

あなたの課題は、キャラクターの 'Alignment' と、そのキャラクターが属する 'Publisher' ごとに、BMIの平均値と標準偏差を求めることです。ただし、BMIの有効な観測値が10件を超えるグループのみを対象にしてください。

ヒント: 有効な観測数を計算するには .count() を使います。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • 上記の2つの要因でデータをグループ化します。
  • 有効な bmi の観測値が10件を超えるグループをフィルタします。
  • フィルタ後のデータを同じ要因で再びグループ化します。
  • BMIの平均値と標準偏差を計算します。

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。

import numpy as np

# Group the data by two factors specified in the context
groups = ____

# Filter groups having more than 10 valid bmi observations
fheroes = ____

# Group the filtered data again by the same factors
fgroups = ____

# Calculate the mean and standard deviation of the BMI index
result = fgroups[____].____
print(result)
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