Utforska och transformera data om hållbarhet
Att förstå fördelningen av olika variabler i data är en central del av allt dataarbete, inklusive experimentell analys. Datamängden food_preservation innehåller olika metoder för livsmedelskonservering och deras påverkan på näringsbibehållande och hållbarhet. En viktig aspekt av dessa data är hållbarhetstiden för konserverade livsmedel, som kan variera avsevärt beroende på konserveringsmetod och livsmedelstyp.
DataFrame:n food_preservation, from scipy.stats import boxcox, pandas som pd, numpy som np, seaborn som sns och matplotlib.pyplot som plt har laddats åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Experimentell design i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Visualize the original ShelfLife distribution
sns.____(____['____'])
plt.title('Original Shelf Life Distribution')
plt.show()