왜도(skew)가 있는 변수 탐지
var1, var2, var3 세 변수를 가진 data라는 데이터셋을 준비해 두었습니다. 이제 각 변수의 분포를 살펴보세요.
seaborn 함수 호출 앞의 plt.subplot(...)은 하나의 차트에 여러 서브플롯을 배치하도록 설정합니다. 이 부분은 변경하지 않으셔도 됩니다.
seaborn과 matplotlib.pyplot 라이브러리는 각각 sns, plt로 불러와 두었습니다. 콘솔에서 데이터셋을 자유롭게 탐색해 보셔도 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
var1의 분포를 그리세요.var2의 분포를 그리세요.var3의 분포를 그리세요.- 플롯을 화면에 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot distribution of var1
plt.subplot(3, 1, 1); sns.____(data['____'])
# Plot distribution of var2
plt.____(3, 1, 2); sns.____(____)
# Plot distribution of var3
____
# Show the plot
plt.____()