Обработка выбросов с помощью стандартного отклонения
Дана таблица basetable с одной переменной «age». Возраст заполняется вручную донором в онлайн-форме, поэтому данные подвержены ошибкам ввода и могут содержать выбросы. Замените все значения, которые меньше среднего возраста минус 3 стандартных отклонения, на это нижнее граничное значение, а все значения, которые больше среднего возраста плюс 3 стандартных отклонения, — на верхнее граничное значение.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень прогностической аналитики на Python
Инструкции к упражнению
- Выведите максимальное значение переменной «age».
- Вычислите среднее значение и стандартное отклонение переменной «age».
- Рассчитайте нижнюю и верхнюю границы с помощью правила трёх стандартных отклонений.
- Добавьте в таблицу переменную «age_mod» с заменёнными выбросами и выведите новое максимальное значение «age_mod».
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Show the maximum age
print(___["___"].___())
# Calculate mean and standard deviation of age
mean_age = ____["____"].____()
std_age = ____["____"].____()
# Calculate the lower and upper limits
lower_limit = ____ - ____ * ____
upper_limit = ____ + ____ * ____
# Add a variable age_no_outliers to the basetable with outliers replaced
basetable["age_mod"] = (pd.Series([____(____(____, ____), ____)
for a in basetable["age"]]))
print(___["___"].___())