Explorer et transformer les données sur la durée de conservation
Comprendre la distribution des différentes variables dans nos données est un aspect essentiel de tout travail sur les données, y compris l'analyse expérimentale. L'ensemble de données food_preservation
présente diverses méthodes de conservation des aliments et leur impact sur la rétention des nutriments et la durée de conservation. Un aspect crucial de ces données concerne la durée de conservation des aliments conservés, qui peut varier considérablement selon les méthodes de conservation et les types d'aliments.
Les DataFrame food_preservation
, from scipy.stats import boxcox
, pandas
comme pd
, numpy
comme np
, seaborn
comme sns
, et matplotlib.pyplot
comme plt
ont été chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Conception expérimentale en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Visualize the original ShelfLife distribution
sns.____(____['____'])
plt.title('Original Shelf Life Distribution')
plt.show()