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Justo e na raça

Você quer organizar uma competição esportiva para jovens adultos. Porém, você quer garantir que quem participar tenha habilidades semelhantes, para que os vencedores ganhem de forma justa, na raça. Você realiza uma pesquisa com jovens adultos chamada young_people e pede aos respondentes suas informações de Gender, Age, Height e Weight.

Neste exercício, você vai identificar outliers na coluna de idade.

pandas e scipy.stats já estão importados para você como pd e stats, respectivamente.

Este exercício faz parte do curso

Análise de dados de pesquisa em Python

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Instruções do exercício

  • Calcule o z-score da coluna Age.
  • Encontre os outliers na pesquisa usando o Age_zscore desta pesquisa.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# z-score of `Age` column
young_people['Age_zscore'] = ____.____(young_people.____)

# Outliers in `Age_zscore`
age_outliers = young_people[
  (young_people.____ >= ____)
  |(young_people.____ <= ____)
]
print(age_outliers)
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