<jupyter_start><jupyter_text>Leitura e importação de registros<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sn
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
path = '/content/gdrive/MyDrive/Colab Notebooks/CREDIT_CLUSTER/CREDIT.csv'
df = pd.read_csv(path)
df.head()
df.tail()
df.isnull().sum()
df['CREDIT_LIMIT'] = df['CREDIT_LIMIT'].fillna(df['CREDIT_LIMIT'].median())
df = df.drop(['CUST_ID', 'TENURE', 'MINIMUM_PAYMENTS'], axis = 1)
df.isnull().sum().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Visualização de dados<jupyter_code>df.describe().T
df.plot.box(subplots=True, layout=(3,5), figsize=(20, 20), sharey=False)
plt.show();<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Avaliando o gráfico acima, percebemos que certos atributos do nosso dataframe estão fora da tipagem comum que desejamos utilizar no modelo, especificamente e mais abstrato, precisamos escalonar para que todas a features do dataframe se conversem.Outras observações interessantes são relacionadas ao limite de crédito, vamos investigar mais de perto essa feature e entender se existe uma causa de aumento de limite em relação as outras colunas da tabela. Porém, de certo sabemos que nosso dataframe inclui alguns outliers que caminham bem distante das congruências que queremos trazer na análise, mas iremos nos debruçar já já sobre esses efeitos.<jupyter_code><jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.09626038781163435, 'fraction_numerical': 0.004847645429362881, 'mean_word_length': 6.896174863387978, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 13, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
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