处理偏度
我们已经加载了名为 data 的相同数据集。现在，您的目标是去除 var2 和 var3 的偏度，因为您在上一个练习的图中看到它们的分布并不对称。您将对它们进行可视化，以确保问题得到解决！
库 pandas、numpy、seaborn 和 matplotlib.pyplot 分别已作为 pd、np、sns 和 plt 加载。欢迎在控制台中探索该数据集。
本练习是课程的一部分
Python 中的客户细分
练习说明
- 对
var2应用对数变换，并将结果保存为新变量var2_log。 - 对
var3应用对数变换，并将结果保存为新变量var3_log。 - 绘制
var2_log的分布图。 - 绘制
var3_log的分布图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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()