6번 질문입니다

• 'age' 컬럼의 이상치(소수점 나이와 음수나이, 0포함)를 제거하고

• 제거 전 후의 views 컬럼 표준편차를 더하시오 (최종 결과 값은 소수 둘째자리까지 출력, 셋째자리에서 반올림)

제가 생각한 이상치 제거는
1. 사분위수를 이용해서 1차적으로 이상치를 제거하고

2. 1번을 통해 필터링 된 데이터에서 0, 음수, 소수 데이터를 제거

라고 생각했는데 아닌가요?

답은 우연인지 의도인지 둘다 8420.69 이 나오긴 했습니다

import pandas as pd

df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")

bef = df['views'].std()

#1

#0, 음수 제거 -> 소수 제거

# opt6_1 = df['age'] <= 0

# df= df[~opt6_1]

# opt6_2 = df['age'] % 1 == 0

# df = df[opt6_2]

# aft = df['views'].std()

# print(round(bef+aft, 2))

###### 8420.69 출력

#2

# 이상치 제거 -> 0,음수 제거 -> 소수제거

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

Q3 = df['age'].quantile(0.75)

IQR = Q3 - Q1

cond1 = df['age'] > Q3 + (1.5 * IQR)

df = df[~cond1]

cond2 = df['age'] < Q1 - (1.5 * IQR)

df = df[~cond2]

cond3 = df['age'] <= 0

df = df[~cond3]

cond4 = df['age'] % 1 == 0

df = df[cond4]

aft = df['views'].std()

print(round(aft + bef, 2))

###### 8420.69 출력