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표준편차

이제 환경 데이터셋에 익숙해지셨을 거예요. 다만, 지금까지는 정제된 버전의 데이터셋을 사용했어요. 원본 데이터셋에는 분석을 왜곡할 수 있는 이상치가 여러 개 포함되어 있었죠.

방금 배우신 방법을 사용해 이러한 이상치를 시각화해 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 IoT 데이터 분석하기

강의 보기

연습 안내

  • "temperature" 열의 평균을 계산하여 data의 한 열로 저장하세요.
  • 상한과 하한을 계산하여 각각 data의 별도 열로 저장하세요.
  • data를 시각화(플로팅)하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Calculate mean
data["mean"] = ____

# Calculate upper and lower limits
data["upper_limit"] = data[____] + (____ * ____)
data["lower_limit"] = ____

# Plot the DataFrame
____

plt.show()
코드 편집 및 실행