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
Instruções do exercício
- Calcule o z-score da coluna
Age. - Encontre os outliers na pesquisa usando o
Age_zscoredesta 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)