การทำ Top และ Bottom Coding กับข้อมูลเงินเดือนของ White House
การทำ Top และ Bottom Coding ช่วยซ่อนค่าผิดปกติ (outlier) และลดความเสี่ยงในการระบุตัวตน โดยไม่ทำให้ประโยชน์ของข้อมูลลดลง
ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ข้อมูลเงินเดือนจาก US White House ในปี 2019 และ 2020 โดยนำเทคนิค Top และ Bottom Coding มาใช้กับคอลัมน์ salary
เริ่มต้นด้วยการสำรวจข้อมูลเงินเดือน เพื่อดูว่าค่าส่วนใหญ่กระจุกตัวอยู่ที่บริเวณกลางของการกระจาย จากนั้นจึงเลือกค่า Top และ Bottom Code ที่เหมาะสม
DataFrame ถูกโหลดไว้แล้วในชื่อ wh2020
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Plot a histogram of salaries
____
plt.show()