Zarządzanie skośnością
Wczytano ten sam zbiór danych o nazwie data. Twoim celem będzie teraz usunięcie skośności ze zmiennych var2 i var3, które – jak mogłeś zobaczyć na wykresie z poprzedniego ćwiczenia – miały asymetryczny rozkład. Zwizualizujesz je, aby upewnić się, że problem został rozwiązany!
Biblioteki pandas, numpy, seaborn i matplotlib.pyplot zostały załadowane odpowiednio jako pd, np, sns i plt. Możesz swobodnie eksplorować zbiór danych w konsoli.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Segmentacja klientów w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zastosuj transformację logarytmiczną do zmiennej
var2i zapisz wynik jako nową zmiennąvar2_log. - Zastosuj transformację logarytmiczną do zmiennej
var3i zapisz wynik jako nową zmiennąvar3_log. - Wykreśl rozkład zmiennej
var2_log. - Wykreśl rozkład zmiennej
var3_log.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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()