Python实现8种常用抽样方法

下面是Python实现8种常用抽样方法的详细攻略：

1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）

简单随机抽样是指从总体中随机抽取一定数量的样本，保证每个数据有相同的概率被选中。通常使用random库的sample()方法实现。示例代码如下：

import random

population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
k = 5
sample = random.sample(population, k)
print(sample)      # 输出样本

以上代码从总体population中随机抽取5个样本，输出结果类似于[3, 6, 1, 8, 4]。

2. 系统抽样（Systematic Sampling）

系统抽样是指从总体中按照一定规律抽取样本，通常先随机选取一个起始样本，然后按照一定的间隔选取后续样本。示例代码如下：

import random

population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
k = 5
start = random.randint(1, k)   # 随机选取起始样本
sample = [population[i] for i in range(start-1, len(population), k)]
print(sample)      # 输出样本

以上代码从总体population中随机选取一个起始样本，隔k个数选取后续样本，共选取5个样本。输出结果类似于[2, 4, 6, 8, 10]。

3. 分层抽样（Stratified Sampling）

分层抽样是指根据总体的某些特征进行分类，然后从每个分类中抽取样本。通常使用pandas库实现。示例代码如下：

import pandas as pd
import random

df = pd.read_csv('sample.csv')   # 导入数据
df_stratified = df.groupby('Gender', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(min(len(x), 2), random_state=1))
sample = df_stratified['Income'].tolist()   # 选取Income列作为样本
print(sample)      # 输出样本

以上代码从样本数据集sample.csv中，按照Gender列进行分类，每个分类中随机抽取两个样本，选取Income列作为样本数据，最后输出样本。示例输出结果类似于[20448, 38363, 62934, 107498]。

4. 整群抽样（Cluster Sampling）

整群抽样是指将总体按照某个规律分成多个群体，然后从若干个群体中抽取样本。通常使用pandas库实现。示例代码如下：

import pandas as pd
import random

df = pd.read_csv('sample.csv')   # 导入数据
df_cluster = df.groupby('Region').apply(lambda x: x.sample(n=2, random_state=1))
sample = df_cluster['Income'].tolist()   # 选取Income列作为样本
print(sample)      # 输出样本

以上代码从样本数据集sample.csv中，按照Region列进行分群，每个分群中随机抽取两个样本，选取Income列作为样本数据，最后输出样本。示例输出结果类似于[20448, 118458, 36363, 88149, 62934, 63704]。

5. 整体抽样（Census）

整体抽样是指对总体进行全面抽样，通常用于样本容量非常小的情况，或者需要100%准确率的情况。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')
sample = df['Income'].tolist()   # 选取整体为样本
print(sample)      # 输出样本

以上代码选取样本数据集的全部Income列作为样本数据，输出结果类似于[20448, 30386, 36363, 62934, 63704, 88149, 107498, 118458, 142983, 154359]。

6. 两阶段抽样（Two-Stage Sampling）

两阶段抽样是指先进行草抽样（抽取总体中一部分，称为小样本），再从小样本中再次进行抽样。示例代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.utils import resample

df = pd.read_csv('sample.csv')   # 导入数据
df_first_sample = resample(df, n_samples=100, replace=False, random_state=1)
df_second_sample = resample(df_first_sample, n_samples=30, replace=False, random_state=1)
sample = df_second_sample['Income'].tolist()   # 选取Income列作为样本
print(sample)      # 输出样本

以上代码从样本数据集sample.csv中，先随机抽取100个样本作为小样本，再从小样本中随机抽取30个样本，选取Income列作为样本数据，输出结果类似于[154359, 118458, 107498, 88149, 38363, 20448, 142983, 154359, 20448, 142983, 142983, 63704, 88149, 107498, 36363, 88149, 87923, 30386, 62934, 38363, 36363, 20448, 107498, 87923, 118458, 62934, 142983, 30386, 36363, 62934]。

7. 分级抽样（Multi-Stage Sampling）

分级抽样是指按照多个阶段进行抽样，通常用于总体分层非常复杂的场合。示例代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.utils import resample

df = pd.read_csv('sample.csv')   # 导入数据
df_first_sample = resample(df, n_samples=100, replace=False, random_state=1)
df_second_sample = resample(df_first_sample[df_first_sample['Gender']=='Female'], n_samples=30, replace=False, random_state=1)
sample = df_second_sample['Income'].tolist()   # 选取Income列作为样本
print(sample)      # 输出样本

以上代码从样本数据集sample.csv中，先随机抽取100个样本作为小样本，然后再从小样本中选择Gender为Female的样本，再从中随机抽取30个样本，最终选取Income列作为样本数据，输出结果类似于[20448, 154359, 107498, 62934, 142983, 38363, 88149, 118458, 30386, 63704, 87923, 62934, 118458, 154359, 30386, 62934, 20448, 88149, 36363, 88149, 107498, 142983, 63704, 20448, 87923, 36363, 87923, 107498, 87923, 142983]。

8. 分配抽样（Quota Sampling）

分配抽样是指按照某些特定属性的比例抽取样本，通常用于无法掌握总体比例的场合。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('sample.csv')   # 导入数据
df_female = df[df['Gender']=='Female'].sample(frac=0.6, random_state=1)   # 选取60%的Female样本
df_male = df[df['Gender']=='Male'].sample(frac=0.4, random_state=1)   # 选取40%的Male样本
sample = pd.concat([df_female, df_male])['Income'].tolist()   # 选取Income列作为样本
print(sample)      # 输出样本

以上代码从样本数据集sample.csv中，选取60%的Female样本和40%的Male样本，选取Income列作为样本数据，最后输出结果类似于[20448, 154359, 107498, 36363, 142983, 38363, 88149, 107498, 30386, 62934, 118458, 63704, 154359, 142983, 107498, 87923, 62934, 36363]。