Repérer les valeurs aberrantes

Partie 2 · ★★

Étape 2 : chercher les valeurs aberrantes (« âge négatif, revenus nuls, dates incohérentes »). Écris anomalies(lignes, annee_ref) : liste des id dont l'année de naissance est ≤ 0 (négative), le revenu est ≤ 0, ou l'année d'inscription est postérieure à annee_ref. Données fictives (exemple ajouté).

CLIENTS = [
    {"id": 1, "naissance": 1975, "revenu": 52000, "inscrit": "2021-03-10"},
    {"id": 2, "naissance": 1990, "revenu": 0, "inscrit": "2022-07-01"},
    {"id": 3, "naissance": -1985, "revenu": 41000, "inscrit": "2023-02-15"},
    {"id": 4, "naissance": 1982, "revenu": 38000, "inscrit": "2040-01-01"},
    {"id": 5, "naissance": 1969, "revenu": 60000, "inscrit": "2020-11-30"},
]

def anomalies(lignes, annee_ref):
    res = []
    for l in lignes:
        if l["naissance"] ___ 0 or l["revenu"] <= 0 or l["inscrit"][:4] > str(annee_ref):
            res.append(l["id"])
    return res

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