Haltbarkeitsdaten erkunden und transformieren
Die Verteilung verschiedener Variablen im Datensatz zu verstehen, ist ein zentraler Teil jeder Datenarbeit – auch in der experimentellen Analyse. Der Datensatz food_preservation erfasst verschiedene Methoden der Lebensmittelkonservierung und deren Einfluss auf Nährstofferhalt und Haltbarkeit. Ein wichtiger Aspekt dieser Daten ist die Haltbarkeit konservierter Lebensmittel, die je nach Konservierungsmethode und Lebensmitteltyp stark variieren kann.
Das DataFrame food_preservation, from scipy.stats import boxcox, pandas als pd, numpy als np, seaborn als sns und matplotlib.pyplot als plt wurden für dich geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Versuchsplanung mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Visualize the original ShelfLife distribution
sns.____(____['____'])
plt.title('Original Shelf Life Distribution')
plt.show()