Eksploracja i transformacja danych dotyczących trwałości produktów
Zrozumienie rozkładu różnych zmiennych w danych to kluczowy element każdej analizy, w tym analizy eksperymentalnej. Zbiór danych food_preservation zawiera informacje o różnych metodach konserwacji żywności oraz ich wpływie na zachowanie składników odżywczych i trwałość produktów. Istotnym aspektem tych danych jest trwałość konserwowanej żywności, która może się znacznie różnić w zależności od metody konserwacji i rodzaju żywności.
Załadowano już dla ciebie ramkę danych food_preservation, from scipy.stats import boxcox, pandas jako pd, numpy jako np, seaborn jako sns oraz matplotlib.pyplot jako plt.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Projektowanie eksperymentów w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Visualize the original ShelfLife distribution
sns.____(____['____'])
plt.title('Original Shelf Life Distribution')
plt.show()