Skewness को मैनेज करें
हमने वही डेटासेट data नाम से लोड किया है। अब आपका लक्ष्य var2 और var3 से skewness हटाना होगा, क्योंकि पिछले अभ्यास के प्लॉट में आपने देखा था कि उनका वितरण non-symmetric था। आप इन्हें विज़ुअलाइज़ भी करेंगे ताकि पक्का हो जाए कि समस्या हल हो गई है!
लाइब्रेरीज़ pandas, numpy, seaborn और matplotlib.pyplot क्रमशः pd, np, sns और plt के रूप में लोड की गई हैं। कंसोल में डेटासेट को बेझिझक एक्सप्लोर करें।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
var2पर लॉगरिदमिक ट्रांसफॉर्मेशन लागू करें और इसे नए वैरिएबलvar2_logके रूप में स्टोर करें।var3पर लॉगरिदमिक ट्रांसफॉर्मेशन लागू करें और इसे नए वैरिएबलvar3_logके रूप में स्टोर करें।var2_logका वितरण प्लॉट करें।var3_logका वितरण प्लॉट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()