왜도 처리하기
동일한 데이터셋 data를 불러왔습니다. 이제 목표는 이전 연습 문제의 플롯에서 보셨듯이 대칭적이지 않은 분포를 가진 var2와 var3의 왜도를 줄이는 것입니다. 문제가 해결됐는지 시각화로 확인해 보세요!
라이브러리 pandas, numpy, seaborn, matplotlib.pyplot은 각각 pd, np, sns, plt로 불러와 두었습니다. 콘솔에서 데이터셋을 자유롭게 탐색해 보셔도 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
var2에 로그 변환을 적용하고 새 변수var2_log로 저장하세요.var3에 로그 변환을 적용하고 새 변수var3_log로 저장하세요.var2_log의 분포를 그리세요.var3_log의 분포를 그리세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()