数据分析-Pandas如何观测数据的中心趋势度
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
本文用到的样例数据：
样例代码：
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.close("all")
在pandas数据分析中，了解观察数据的中心趋势度量是非常重要的。中心趋势度量通常用来描述数据集的平均水平或集中位置。然而，单个的中心趋势度量，并不能重复描述数据的可变范围。
bootstrap_plot可以理解，观察数据的中心趋势度量的可变性。
最简bootstrap图画法
pandas画Auto correlation图方法最简单，只要一句语句搞定。
直接使用 series，autocorrelation_plot函数即可。
from pandas.plotting import bootstrap_plot
data = pd.Series(np.random.rand(1000))
bootstrap_plot(data, size=50, samples=500, color="green");
plt.show()
plt.close("all")
Bootstrap Sampling：是一种从数据集中重复抽取样本数据并进行替换以估计总体参数的方法。它用于确定总体的各种参数。
Bootstrap 图：它是一种图形方法，用于测量总体的任何所需统计特征的不确定性。它是置信区间的替代。 （也是一种用于计算统计量的数学方法）。
通常，可以使用置信区间以数学方式计算总体统计量的不确定性。然而，在许多情况下，推导出的不确定性公式在数学上是难以处理的。在这种情况下，我们使用 Bootstrap 图。
假设在一个公园里有 5000 人，需要找到整个人口的平均体重。测量每个人的体重然后取平均值是不可行的。
我们所做的是，从人群中随机抽取 5 个人为一组，并找出其均值。做同样的过程 8-10 次。这样，可以更有效地很好地估计总体的平均权重。
让我们考虑一个示例并了解 Bootstrap 图，如何更轻松地从大量人口中获取关键信息。假设有 3000 个随机生成的统一数的样本数据。取出 30 个数字的子样本并找到它的平均值。对另一个随机子样本再次执行此操作，依此类推。
绘制了上述获得的信息的引导图，只需查看它，就可以轻松地对所有 3000 个数字的均值进行很好的估计。可以从引导图中获得其他各种有用的信息，例如：
- 哪个子样本的方差最低，或
- 哪个子样本创建最窄的置信区间等。
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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