Gérer l'asymétrie
Nous avons chargé le même jeu de données nommé data. Votre objectif est maintenant d'éliminer l'asymétrie de var2 et var3, car leur distribution n'était pas symétrique, comme vous l'avez vu dans le graphique de l'exercice précédent. Vous les visualiserez pour vous assurer que le problème est réglé!
Les bibliothèques pandas, numpy, seaborn et matplotlib.pyplot ont été importées sous les alias pd, np, sns et plt. N'hésitez pas à explorer le jeu de données dans la console.
Cette activité fait partie du cours
Segmentation de la clientèle en Python
Instructions de l’exercice
- Appliquez une transformation logarithmique à
var2et enregistrez-la dans la nouvelle variablevar2_log. - Appliquez une transformation logarithmique à
var3et enregistrez-la dans la nouvelle variablevar3_log. - Tracez la distribution de
var2_log. - Tracez la distribution de
var3_log.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Apply log transformation to var2
data['____'] = np.____(data['____'])
# Apply log transformation to var3
data['____'] = ____.____(____)
# Create a subplot of the distribution of var2_log
plt.____(2, 1, 1); ____.____(data['____'])
# Create a subplot of the distribution of var3_log
plt.____(2, 1, 2); ____.____(data['____'])
# Show the plot
plt.show()