Пошук викидів за допомогою крос-таблиць
Тепер вам потрібно знайти й видалити викиди, які, на вашу думку, можуть бути в даних. У цій вправі ви можете використовувати крос-таблиці та агрегатні функції.
Зверніть увагу на стовпець person_emp_length. Раніше ви використовували аргумент aggfunc = 'mean', щоб подивитися середнє для числового стовпця, але для виявлення викидів можна використати інші функції, як-от min і max.
Ймовірно, неможливо, щоб стаж роботи був меншим за 0 або більшим за 60. Ви можете скористатися крос-таблицями, щоб перевірити дані й побачити, чи є такі випадки!
Набір даних cr_loan завантажено в робоче середовище.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання кредитного ризику в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Create the cross table for loan status, home ownership, and the max employment length
print(pd.____(cr_loan[____],cr_loan[____],
values=cr_loan[____], aggfunc=____))