数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性

数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性

数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？

数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测$N{O}_2$数据作为样例。

数据分析

数据分析-Pandas如何转换产生新列

数据分析-Pandas如何统计数据概况

数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据

数据分析-Pandas如何选择数据子集

数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客

本文用到的样例数据：

Titanic数据

空气质量监测$N{O}_2$数据

样例代码：

源代码参考 Pandas如何重塑数据表

源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas

导入关键模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")

在pandas数据分析中，Lag_plot 的功能就是用来检测时序数据是否具有随机性。X轴， Y轴的值分别是 当前索引对应的值，和当前索引加1对应的值。

最简Lag图画法

pandas画Lag图方法最简单，只要一句语句搞定。

直接使用 series，lag_plot函数即可。

随机数据序列

spacing = np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num=1000)
data = pd.Series(0.2 * np.random.rand(1000) + 0.9 )
lag_plot(data);plt.show()
plt.close("all")

线性数据序列

spacing = np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num=1000)
data = pd.Series(0.2 * np.random.rand(1000) + 0.9 * spacing)lag_plot(data);plt.show()
plt.close("all")

正弦数据序列

spacing = np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num=1000)
data = pd.Series(0.2 * np.random.rand(1000) + 0.9 * np.sin(spacing))lag_plot(data);plt.show()
plt.close("all")

余弦数据序列

spacing = np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num=1000)
data = pd.Series(0.2 * np.random.rand(1000) + 0.9 * np.cos(spacing))
lag_plot(data);plt.show()
plt.close("all")

以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。

后面介绍下其他的展示形式。

觉得有用 收藏 收藏 收藏

点个赞 点个赞 点个赞

End

GPT专栏文章：

GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手

大模型查询工具助手之股票免费查询接口

GPT实战系列-简单聊聊LangChain

GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)

GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读

GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练

GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成-CSDN博客