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
<cours>Conception expérimentale en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Visualize the original ShelfLife distribution
sns.____(____['____'])
plt.title('Original Shelf Life Distribution')
plt.show()