我们已导入 pandas 为 pd，从 numpy.random 导入了 choice 和 seed，导入了 seaborn 为 sns，以及 matplotlib.pyplot 为 plt。我们还将 2012年5月 IPO 以来的 FB 股价序列导入为变量 fb。请使用 .head() 查看。

将随机种子设为 42。
对 Facebook 日度收益调用 .pct_change() 生成收益率，删除缺失值，并赋值给 daily_returns。
创建变量 n_obs，其值为 Facebook daily_returns 的 .count()。
使用 choice() 从 daily_returns 中随机选择 n_obs 个样本，并赋值给 random_walk。
将 random_walk 转换为 pd.Series，并重新赋值给自身。
使用 sns.distplot() 绘制 random_walk 的分布。

使用 pandas 的扩展窗口函数

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