浅析pandas随机排列与随机抽样

1. pandas随机排列

pandas提供了一个sample()方法来对DataFrame和Series进行随机排列。sample()方法接受一个整数参数n，表示随机抽取的数量，默认为1，也可以为float类型，表示百分比。以下示例展示如何对DataFrame进行随机排列：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 对DataFrame进行随机排列
df = df.sample(frac=1)

print(df.head())

解释：

1. 假设我们有一个名为data.csv的文件，里面包含一些数据；
2. 使用pd.read_csv()方法来读取文件，并将读取结果赋值给一个名为df的DataFrame对象；
3. 使用sample()方法对DataFrame进行随机排列，frac=1表示对整个DataFrame进行随机排列，相当于对每一行进行随机排列；
4. 使用head()方法打印DataFrame的前5行。

2. pandas随机抽样

pandas也提供了一个sample()方法来进行随机抽样，可以设定需要抽取的数据数量和抽取的概率。以下示例展示如何对DataFrame进行随机抽样：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 对DataFrame进行随机抽样
df_sample = df.sample(n=5, random_state=42)

print(df_sample.head())

解释：

1. 假设我们有一个名为data.csv的文件，里面包含一些数据；
2. 使用pd.read_csv()方法来读取文件，并将读取结果赋值给一个名为df的DataFrame对象；
3. 使用sample()方法对DataFrame进行随机抽样，n=5表示需要从DataFrame中随机抽取5条数据，random_state=42表示随机数种子，保证每次运行程序时获得的随机结果一致；
4. 使用head()方法打印DataFrame的前5行。

总结

本文介绍了pandas的随机排列和随机抽样方法，使用了sample()方法来实现。在示例中，sample()方法接受了两个参数：frac和n，分别代表抽取的比例和数量。需要注意，当frac和n都被设置时，n参数的优先级更高。在随机过程时，我们可以设置random_state来保证结果的可重复性，同时可以使用replace参数来控制抽取过程中是否可重复选取同一行的数据。