广东网站建设公司哪家好,关于域名用于非网站用途的承诺书,网站开发 语言,内蒙古建设工程造价信息网官方网站数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性
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数据表…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
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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 serieslag_plot函数即可。
随机数据序列
spacing np.linspace(-99 * np.pi, 99 * np.pi, num1000)
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, num1000)
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, num1000)
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, num1000)
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。
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End
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