[Pandas] 결측값 제거 후 70% 데이터의 Q1값 구하기

📜 결측값 제거 후 상위 70프로 데이터 에서 Q1 값 구하기

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 회귀 모델
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
# 평가
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import sklearn.svm as svm

# csv read 
df  = pd.read_csv('../notebook/housing.csv')

# 결측값 제거 
df.dropna()

# 70프로 데이터만 추출
 df.iloc[:int(df.shape[0] * 0.7)]
#dataset = df.loc[:int(df.shape[0] * 0.7)]

# 1분위수 데이터 추출 
result = np.percentile(dataset['housing_median_age'],25)
print(int(result))
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📖 그룹별 평균 구해서 다루기

# 그룹별 평균 
mean_dataset= dataset.groupby('ocean_proximity')[['housing_median_age']].mean()

# 그룹별 평균에서 전체 평균보다 많은 데이터만 필터링 
over_mean = mean_dataset['housing_median_age'] > dataset['housing_median_age'].mean()

mean_dataset[over_mean].index