Gestire l'asimmetria
Abbiamo caricato lo stesso insieme di dati chiamato data. Ora il tuo obiettivo è rimuovere l'asimmetria da var2 e var3, dato che avevano una distribuzione non simmetrica come hai visto nel grafico dell'esercizio precedente. Le visualizzerai per assicurarti che il problema sia risolto!
Le librerie pandas, numpy, seaborn e matplotlib.pyplot sono state caricate rispettivamente come pd, np, sns e plt. Sentiti libero di esplorare l'insieme di dati nella console.
Questo esercizio fa parte del corso
Customer Segmentation in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Applica una trasformazione logaritmica a
var2e salvala come nuova variabilevar2_log. - Applica una trasformazione logaritmica a
var3e salvala come nuova variabilevar3_log. - Traccia la distribuzione di
var2_log. - Traccia la distribuzione di
var3_log.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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()