python使用pandas抽样训练数据中某个类别实例

下面是完整的python使用pandas抽样训练数据中某个类别实例的攻略，有详细的步骤和两个示例。

步骤

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入pandas库和numpy库：

import pandas as pd
import numpy as np

2. 读取原始数据

我们需要读取包含所有数据的原始数据文件，可以使用pandas的read_csv()方法：

all_data = pd.read_csv("all_data.csv")

这时，我们将所有数据读取到all_data变量中。

3. 确认数据结构

如果我们还不清楚数据的结构，需要查看数据的前几行并确认：

print(all_data.head())

4. 确定某个类别

我们需要确定要训练的某个类别，并筛选出所有属于这个类别的实例：

selected_class = "Class 1"
selected_data = all_data[all_data["class"] == selected_class]

这时，我们将属于“Class 1”类别的所有实例筛选出来，并将它们存储在selected_data变量中。

5. 抽样训练数据

接下来，我们需要从选择的数据中抽取一些样本数据，并将它们存储在单独的训练数据集中：

training_data = selected_data.sample(n=50, random_state=42)

在这个例子中，我们从选择的数据中随机抽取50个样本，并将它们存储在training_data变量中。请注意，random_state参数可用于使结果可重复。

示例

示例1：抽样训练“鸢尾花”数据

在这个示例中，我们将抽样训练数据中的“鸢尾花”类别实例。我们将使用iris数据集，它是pandas库中经典的样例数据集之一。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
iris = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data",
  names=["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width", "class"])

# 确定某个类别
selected_class = "Iris-setosa"
selected_data = iris[iris["class"] == selected_class]

# 抽样训练数据
training_data = selected_data.sample(n=20, random_state=42)

在这个例子中，我们将从所有鸢尾花数据中选择属于“Iris-setosa”类别的数据，并从中随机抽样20个样本。

示例2：抽样训练“隐形眼镜”数据

在这个示例中，我们将抽样训练数据中的“隐形眼镜”类别实例。我们将使用UCI机器学习仓库中提供的隐形眼镜数据集。

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取原始数据
lenses = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/lenses/lenses.data",
  sep=" ",
  names=["age", "prescript", "astigmatic", "tear_rate", "class"])

# 确定某个类别
selected_class = "hard"
selected_data = lenses[lenses["class"] == selected_class]

# 抽样训练数据
training_data = selected_data.sample(n=10, random_state=42)

在这个例子中，我们将从所有隐形眼镜数据中选择属于“hard”类别的数据，并从中随机抽样10个样本。

总结

使用pandas抽样训练数据中某个类别实例非常简单，只需要遵循以上步骤就可以了。这种方法非常适合在训练样本非常大的情况下，从中选择一些样本用于验证和训练。