本文主要是介绍数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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
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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
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。
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End
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