Xử lý độ lệch (skewness)
Chúng tôi đã nạp lại cùng bộ dữ liệu tên data. Giờ mục tiêu của bạn là loại bỏ độ lệch của var2 và var3 vì chúng có phân phối không đối xứng như bạn đã thấy ở biểu đồ trong bài tập trước. Bạn sẽ trực quan hóa chúng để đảm bảo vấn đề đã được giải quyết!
Các thư viện pandas, numpy, seaborn và matplotlib.pyplot đã được nạp lần lượt là pd, np, sns và plt. Bạn có thể thoải mái khám phá bộ dữ liệu trong bảng điều khiển.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân khúc khách hàng bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Áp dụng phép biến đổi logarit cho
var2và lưu thành biến mớivar2_log. - Áp dụng phép biến đổi logarit cho
var3và lưu thành biến mớivar3_log. - Vẽ phân phối của
var2_log. - Vẽ phân phối của
var3_log.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()