728x90
13๋ฒ ๋ฌธ์
insurance.csv
0.05MB
๋ค์์ Insurance epdlxj tpxmdlek. Charges ํญ๋ชฉ์์ ์ด์๊ฐ์ ํฉ์ ๊ตฌํ์์ค. (์ด์๊ฐ์ ํ๊ท ์์ 1.5 ํ์คํธ์ฐจ ์ด์์ธ ๊ฐ)
ํ์ด
1. ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ๋ฌ์ค๊ธฐ
import pandas as pd
data=pd.read_csv("insurance.csv")
2. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ํ์ธ
print(data.info())

3. ํ๊ท , ํ์คํธ์ฐจ ์ ์ฅ
mean=data['charges'].mean()
std=data['charges'].std()
4. ์ด์๊ฐ์ธ ํ๋ง ์ ์ฅ
result=data[data['charges']>=mean+1.5*std]
5. ํฉ
result=result['charges'].sum()
6. ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ ์ ์ถ
print(result)


728x90
'๐ Study > ๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์๊ธฐ์ฌ ์ค๊ธฐ' ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ์ ๋ค๋ฅธ ๊ธ
[pandas] loc, iloc์ฐจ์ด (0) | 2022.03.25 |
---|---|
[๋น ๋ถ๊ธฐ] 2021๋ ์ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถ ํ์ด-์์ ํ ์ 2์ ํ(14๋ฒ) (0) | 2022.03.23 |
[๋น ๋ถ๊ธฐ] 2021๋ ์ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถ ํ์ด-์์ ํ ์ 1์ ํ(12๋ฒ) (0) | 2022.03.22 |
[๋น ๋ถ๊ธฐ] 2021๋ ์ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถ ํ์ด-์์ ํ ์ 1์ ํ(11๋ฒ) (0) | 2022.03.22 |
[๋น ๋ถ๊ธฐ] ์์ ํ ์ 1์ ํ - ์ ํ์ ๋ฆฌ (0) | 2021.12.24 |
728x90
13๋ฒ ๋ฌธ์
insurance.csv
0.05MB
๋ค์์ Insurance epdlxj tpxmdlek. Charges ํญ๋ชฉ์์ ์ด์๊ฐ์ ํฉ์ ๊ตฌํ์์ค. (์ด์๊ฐ์ ํ๊ท ์์ 1.5 ํ์คํธ์ฐจ ์ด์์ธ ๊ฐ)
ํ์ด
1. ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ๋ฌ์ค๊ธฐ
import pandas as pd
data=pd.read_csv("insurance.csv")
2. ๋ฐ์ดํฐ ํ์ ํ์ธ
print(data.info())

3. ํ๊ท , ํ์คํธ์ฐจ ์ ์ฅ
mean=data['charges'].mean()
std=data['charges'].std()
4. ์ด์๊ฐ์ธ ํ๋ง ์ ์ฅ
result=data[data['charges']>=mean+1.5*std]
5. ํฉ
result=result['charges'].sum()
6. ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ ์ ์ถ
print(result)


728x90
'๐ Study > ๋น ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์๊ธฐ์ฌ ์ค๊ธฐ' ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ์ ๋ค๋ฅธ ๊ธ
[pandas] loc, iloc์ฐจ์ด (0) | 2022.03.25 |
---|---|
[๋น ๋ถ๊ธฐ] 2021๋ ์ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถ ํ์ด-์์ ํ ์ 2์ ํ(14๋ฒ) (0) | 2022.03.23 |
[๋น ๋ถ๊ธฐ] 2021๋ ์ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถ ํ์ด-์์ ํ ์ 1์ ํ(12๋ฒ) (0) | 2022.03.22 |
[๋น ๋ถ๊ธฐ] 2021๋ ์ค๊ธฐ ๊ธฐ์ถ ํ์ด-์์ ํ ์ 1์ ํ(11๋ฒ) (0) | 2022.03.22 |
[๋น ๋ถ๊ธฐ] ์์ ํ ์ 1์ ํ - ์ ํ์ ๋ฆฌ (0) | 2021.12.24 |