[빅분기] 작업형 1, 이상치 문제 풀이

출처: 퇴근후딴짓

 

T1-1. 데이터에서 IQR을 활용해 Fare컬럼의 이상치를 찾고, 이상치 데이터의 여성 수를 구하시오

import pandas as pd

df = pd.read_csv('.. /..csv')



#데이터 확인

df.head()

# 행열 개수 확인

df.shape

#결측치 개수 확인

df.isnull().sum()



Q1 = df['Fare'] .quantile(0.25)

Q2 = df['Fare'] .quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1



# 이상치

outdata1 = df[df['Fare'] < (Q1 - 1.5*IQR)]

outdata3 = df[df['Fare'] > (Q3 - 1.5*IQR)]  # 이상치



msum = sum(outdata3['Sex'] =='female')

print(msum)

 

T1-2. 주어진 데이터에서 이상치(소수점 나이)를 찾고 올림, 내림, 버림(절사)했을때 3가지 모두 이상치 'age' 평균을 구한 다음 모두 더하여 출력하시오

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.read_csv('.. /..csv')



#소수점 나이 찾기

df[df['age'] - np.floor( df['age']) != 0]



# 이상치를 포함한 데이터 올림, 내림, 버림의 평균값

mceil = np.ceil(df['age']).mean()

mfloor = np.floor(df['age']).mean()

mtrunc = np.trunc(df['age']).mean()



#합

msum = mceil+mfloor+mtrunc

print(msum)