你的資料長什麼樣子？（一）

到目前為止，你專注在建立新特徵並處理資料中的各種問題。特徵工程也能幫助你更充分利用手邊已有的資料，並在建立機器學習模型時更有效地使用它們。 許多演算法會假設你的資料近似常態分配，或至少所有欄位位於相同尺度。但實務上常非如此，例如某個特徵以數千美元為單位，另一個則是年份數。在這個練習中，你會繪製圖表來檢視 so_survey_df DataFrame 中一些數值欄位的分佈，這些欄位已存放在 so_numeric_df。