<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>import pandas as pd
dados = pd.read_csv('/content/aluguel.csv', sep= ';')
dados
classes = [0, 2, 4, 6, 100]
quartos = pd.cut(dados.Quartos, classes)
quartos
pd.value_counts(quartos)
labels = ['0 a 2 quartos', '3 e 4 quartos', '5 e 6 quartos', '7 quartos ou mais']
quartos = pd.cut(dados.Quartos, classes, labels= labels, include_lowest= True)
pd.value_counts(quartos)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>RELATÓRIO DE ANÁLISE VIII Identificando e Removendo Outliers<jupyter_code>%matplotlib inline
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
plt.rc('figure', figsize= (14, 6))
dados = pd.read_csv('/content/aluguel_residencial.csv', sep= ';')
dados.boxplot(['Valor'])
dados[dados['Valor'] >= 500000]
Q1 = dados.Valor.quantile(.25)
Q3 = dados.Valor.quantile(.75)
IIQ = Q3 - Q1
limite_inferior = Q1 - 1.5 * IIQ
limite_superior = Q3 + 1.5 * IIQ
selecao = (dados.Valor >= limite_inferior) & (dados.Valor <= limite_superior)
dados_new = dados[selecao]
dados_new.boxplot(['Valor'])
dados_new.hist(['Valor'])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Idenficando e Removendo Outliers<jupyter_code>dados.boxplot(['Valor'], by= ['Tipo'])
grupo_por_tipo = dados.groupby('Tipo')['Valor']
type(grupo_por_tipo)
Q1 = grupo_por_tipo.quantile(.25)
Q3 = grupo_por_tipo.quantile(.75)
IIQ = Q3 - Q1
limite_inferior = Q1 - 1.5 * IIQ
limite_superior = Q3 + 1.5 * IIQ
Q1
Q3
IIQ
limite_inferior
limite_superior
limite_superior['Casa']
dados_new = pd.DataFrame()
for tipo in grupo_por_tipo.groups.keys():
    eh_tipo = dados['Tipo'] == tipo
    eh_dentro_do_limite = (dados['Valor'] >= limite_inferior[tipo]) & (dados['Valor'] <= limite_superior[tipo])
    selecao = eh_tipo & eh_dentro_do_limite
    dados_selecao = dados[selecao]
    dados_new = pd.concat([dados_new, dados_selecao])
dados_new.boxplot(['Valor'], by= ['Tipo'])
dados_new.to_csv('/content/aluguel_residencial_sem_outliers.csv', sep= ';', index= False)<jupyter_output><empty_output>
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