в Python есть датафрейм, где 3 столбца person_id,gender, wage Теперь посмотрим внимательнее на зарплаты Охарактеризуйте имеющиеся данные по зарплатам. Подсказка: describe Избавьтесь от бессмысленных значений

Для охарактеризовать данные по зарплатам в датафрейме, можно воспользоваться методом describe(), который позволяет получить основные статистические показатели о числовых данных в столбце.

Пример кода:

import pandas as pd

data = {'person_id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
        'wage': [50000, 60000, 70000, 55000, 65000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Отобразим статистические показатели по зарплатам
print(df['wage'].describe())

После выполнения данного кода, вы получите основные статистические показатели по зарплатам, такие как среднее значение, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значение, медиану и квартили.

Избавиться от бессмысленных значений можно, например, путем фильтрации данных. Например, если в данных есть отрицательные значения зарплат, их можно исключить из анализа:

# Исключим отрицательные значения зарплат
filtered_df = df[df['wage'] > 0]

# Отобразим статистические показатели по отфильтрованным зарплатам
print(filtered_df['wage'].describe())

Таким образом, вы получите более корректные статистические показатели по зарплатам, исключив "бессмысленные" отрицательные значения.