Gestionarea asimetriei distribuției

Am încărcat același set de date, numit data. Obiectivul tău acum este să elimini asimetria din var2 și var3, deoarece acestea aveau o distribuție nesimetrică, după cum ai observat în graficul exercițiului anterior. Le vei vizualiza pentru a te asigura că problema a fost rezolvată!

Bibliotecile pandas, numpy, seaborn și matplotlib.pyplot au fost încărcate ca pd, np, sns și, respectiv, plt. Explorează setul de date în consolă dacă dorești.

Acest exercițiu face parte din cursul

Segmentarea clienților în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Aplică o transformare logaritmică asupra var2 și stochează rezultatul ca noua variabilă var2_log.
Aplică o transformare logaritmică asupra var3 și stochează rezultatul ca noua variabilă var3_log.
Reprezintă grafic distribuția lui var2_log.
Reprezintă grafic distribuția lui var3_log.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul