कई श्रेणियों का विज़ुअलाइज़ेशन
अब तक इस अध्याय में, हमने केवल दो श्रेणियों के बीच किसी संख्यात्मक वैरिएबल में अंतर के मामले पर विचार किया है। लेकिन कई डेटासेट्स में इससे अधिक श्रेणियाँ होती हैं। कई श्रेणियों पर टेस्ट चलाने से पहले, अक्सर एक्स्प्लोरेटरी डेटा एनालिसिस (EDA) करना उपयोगी होता है—हर समूह के लिए सार-सांख्यिकी निकालना और प्रत्येक श्रेणी के लिए संख्यात्मक वैरिएबल के वितरण को बॉक्स प्लॉट की मदद से देखना।
यहाँ हम फिर से लेट शिपमेंट्स डेटा पर वापस आएँगे और देखेंगे कि हर पैकेज की कीमत (pack_price) तीन शिपमेंट मोड्स (shipment_mode)—"Air", "Air Charter", और "Ocean"—के बीच कैसे बदलती है।
late_shipments उपलब्ध है; pandas और matplotlib.pyplot उनके मानक उपनामों के साथ लोड हैं, और seaborn sns के रूप में लोड है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Hypothesis Testing
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate the mean pack_price for each shipment_mode
xbar_pack_by_mode = ____
# Print the grouped means
print(xbar_pack_by_mode)