유통기한 데이터 탐색과 변환
데이터 작업, 특히 실험 분석에서는 데이터에 포함된 다양한 변수의 분포를 이해하는 것이 핵심입니다. food_preservation 데이터셋은 여러 식품 보존 방법과 그에 따른 영양소 보존 및 유통기한에 미치는 영향을 담고 있습니다. 이 데이터에서 중요한 측면은 보존 식품의 유통기한으로, 보존 방식과 식품 유형에 따라 크게 달라질 수 있습니다.
food_preservation DataFrame, from scipy.stats import boxcox, pandas as pd, numpy as np, seaborn as sns, 그리고 matplotlib.pyplot as plt가 이미 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 실험 설계
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Visualize the original ShelfLife distribution
sns.____(____['____'])
plt.title('Original Shelf Life Distribution')
plt.show()