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Validation de la normalisation

Dans cet exercice, nous allons effectuer une normalisation par score z et vérifier qu'elle a été réalisée correctement.

Une caractéristique des valeurs normalisées est qu'elles ont une moyenne égale à zéro et un écart type égal à un.

Après avoir appliqué la transformation de normalisation, vous pouvez regrouper de nouveau selon la même variable, puis vérifier la moyenne et l'écart type de chaque groupe.

Vous appliquerez la transformation de normalisation à chaque variable numérique dans l'ensemble de données poker_grouped, qui correspond à l'ensemble poker_hands regroupé par Class.

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Rédiger du code efficace avec pandas

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

zscore = lambda x: (x - x.mean()) / x.std()

# Apply the transformation
poker_trans = ____.____(____)
print(poker_trans.head())
Modifier et exécuter le code