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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 NO_2 NO2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 NO_2 NO2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")

在这里插入图片描述

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")

在这里插入图片描述

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")

在这里插入图片描述

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")

在这里插入图片描述

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。

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End

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