我們已經將 pandas 以 pd 匯入，並從 numpy.random 匯入了 choice 與 seed，另外也匯入了 seaborn 為 sns，以及 matplotlib.pyplot 為 plt。我們也已將 FB 自 2012 年 5 月 IPO 起的股價序列匯入為變數 fb。請用 .head() 檢視。

將隨機種子設為 42。
套用 .pct_change() 產生 Facebook 的日報酬，移除遺漏值，並指定給 daily_returns。
建立變數 n_obs，其內容為 Facebook daily_returns 的 .count()。
使用 choice() 從 daily_returns 中隨機選取 n_obs 個樣本，指定給 random_walk。
將 random_walk 轉換為 pd.Series，並覆寫回自身。
使用 sns.distplot() 繪製 random_walk 的分佈圖。

時間序列之間的關係：相關性

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