pandas는 pd로, numpy.random에서 choice와 seed를, seaborn은 sns로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있습니다. 또한 2012년 5월 IPO 이후의 Facebook 주가 시리즈가 변수 fb로 임포트되어 있습니다. .head()를 사용하여 데이터를 확인해 보세요.

시드를 42로 설정하세요.
.pct_change()를 적용하여 Facebook 일별 수익률을 생성하고, 결측값을 제거한 후 daily_returns에 할당하세요.
Facebook daily_returns의 .count()를 담은 변수 n_obs를 생성하세요.
choice()를 사용하여 daily_returns에서 n_obs개의 샘플을 무작위로 선택하고, random_walk에 할당하세요.
random_walk를 pd.Series로 변환하여 자기 자신에 재할당하세요.
sns.distplot()을 사용하여 random_walk의 분포를 시각화하세요.

시계열 간의 관계: 상관관계

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