[๋น…๋ถ„๊ธฐ] 2021๋…„ ์‹ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถœ ํ’€์ด-์ž‘์—…ํ˜• ์ œ 1์œ ํ˜•(13๋ฒˆ)

2022. 3. 22. 13:21ยท ๐Ÿ“š Study/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ ์‹ค๊ธฐ
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13๋ฒˆ ๋ฌธ์ œ

insurance.csv
0.05MB

๋‹ค์Œ์€ Insurance epdlxj tpxmdlek. Charges ํ•ญ๋ชฉ์—์„œ ์ด์ƒ๊ฐ’์˜ ํ•ฉ์„ ๊ตฌํ•˜์‹œ์˜ค. (์ด์ƒ๊ฐ’์€ ํ‰๊ท ์—์„œ 1.5 ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ ์ด์ƒ์ธ ๊ฐ’)

 

 

ํ’€์ด

 

1. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๊ธฐ

import pandas as pd
data=pd.read_csv("insurance.csv")

 

 

2. ๋ฐ์ดํ„ฐ ํƒ€์ž… ํ™•์ธ

print(data.info())

 

 

3. ํ‰๊ท , ํ‘œ์ค€ํŽธ์ฐจ ์ €์žฅ

mean=data['charges'].mean()
std=data['charges'].std()

 

 

4. ์ด์ƒ๊ฐ’์ธ ํ–‰๋งŒ ์ €์žฅ

result=data[data['charges']>=mean+1.5*std]

 

 

5. ํ•ฉ

result=result['charges'].sum()

 

 

6. ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ’ ์ œ์ถœ

print(result)

 

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'๐Ÿ“š Study > ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ ์‹ค๊ธฐ' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€

[pandas] loc, iloc์ฐจ์ด  (0) 2022.03.25
[๋น…๋ถ„๊ธฐ] 2021๋…„ ์‹ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถœ ํ’€์ด-์ž‘์—…ํ˜• ์ œ 2์œ ํ˜•(14๋ฒˆ)  (0) 2022.03.23
[๋น…๋ถ„๊ธฐ] 2021๋…„ ์‹ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถœ ํ’€์ด-์ž‘์—…ํ˜• ์ œ 1์œ ํ˜•(12๋ฒˆ)  (0) 2022.03.22
[๋น…๋ถ„๊ธฐ] 2021๋…„ ์‹ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถœ ํ’€์ด-์ž‘์—…ํ˜• ์ œ 1์œ ํ˜•(11๋ฒˆ)  (0) 2022.03.22
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'๐Ÿ“š Study/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ ์‹ค๊ธฐ' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€
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