详解Pandas随机抽样(sample)使用方法

Pandas中的sample()函数可以从数据集中随机抽取行或列,可以用于数据集的随机采样、创建数据集的随机子集、模型评估等场景。下面我们来详细介绍一下sample()函数的用法。

首先,sample()函数有以下几个参数:

  • n: 抽取的行数或列数。
  • frac: 抽取的行数或列数相对于数据集的比例,范围在0到1之间。
  • replace: 是否允许重复抽取,默认为False。
  • weights: 可以为每个行或列设置权重,以便更有可能抽取它们。
  • random_state: 随机数种子,以确保每次抽样结果的一致性。

下面是一些常见的用法示例:

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 从数据集中随机抽取10行
sample_df = df.sample(n=10)

# 从数据集中随机抽取20%的行
sample_df = df.sample(frac=0.2)

# 允许重复抽取
sample_df = df.sample(n=10, replace=True)

# 为每个行设置不同的权重,以便更有可能抽取它们
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
sample_df = df.sample(n=10, weights=weights)

# 设置随机数种子,以确保每次抽样结果的一致性
sample_df = df.sample(n=10, random_state=42)

在这个例子中,我们首先使用pd.read_csv()函数读取一个名为data.csv的数据集。

然后,我们使用sample()函数从数据集中随机抽取一些行或列,并将结果存储在sample_df变量中。

在第一个例子中,我们抽取了10行数据;
在第二个例子中,我们抽取了20%的行;
在第三个例子中,我们允许重复抽取;
在第四个例子中,我们为每个行设置了不同的权重;
在第五个例子中,我们设置了随机数种子,以确保每次抽样结果的一致性。

值得注意的是,sample()函数可以用于Series和DataFrame对象。如果要对DataFrame进行抽样,可以通过指定axis参数来指定抽取行或列。例如,要从DataFrame中随机抽取3列,可以这样做:

sample_df = df.sample(n=3, axis=1)

在这个例子中,我们设置了axis=1,表示我们要从DataFrame的列中进行抽样。最后,我们从DataFrame中抽取了3列数据,并将结果存储在sample_df变量中。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:详解Pandas随机抽样(sample)使用方法 - Python技术站

(2)
上一篇 2023年3月6日
下一篇 2023年3月7日

相关文章

  • 分析python请求数据

    收集数据 首先要做的是收集请求数据。 有很多方法可以收集数据。 例如: 自行编写Python脚本向网站发送请求,并将响应内容写入文件中 使用第三方Python库(如requests)来直接发送请求并获得响应数据 在这里,我们将通过【自行编写Python脚本向网站发送请求,并将响应内容写入文件中】这个方法来分析数据。 代码示例1: import request…

    python 2023年5月14日
    00
  • 基于Python实现简易文档格式转换器

    下面是“基于Python实现简易文档格式转换器”的完整攻略: 1. 前言 在日常工作中,我们常常需要将不同格式的文档相互转换。而Python作为一种优秀的脚本语言,拥有强大的文本处理能力,非常适合用来实现文档格式转换。本攻略将详细讲解如何使用Python实现一个简易文档格式转换器。 2. 实现步骤 2.1 准备工作 在开始实现之前,我们需要准备一些基本的工具…

    python 2023年6月14日
    00
  • 从python读取sql的实例方法

    以下是从Python读取SQL的完整攻略: 1. 安装相关依赖 要使用Python读取SQL,需要安装相关依赖库。常用的是pymysql和pyodbc。在终端内输入如下命令安装pymysql和pyodbc库: pip install pymysql pip install pyodbc 2. 连接数据库 在Python中连接SQL数据库需要先定义数据库连接参…

    python 2023年5月14日
    00
  • Python画图工具Matplotlib库常用命令简述

    我来为您详细讲解“Python画图工具Matplotlib库常用命令简述”的完整攻略。 一、Matplotlib库简介 Matplotlib是Python中常用的数据可视化工具,它提供了许多高质量的2D和3D图表功能,能够创建折线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等多种图形。Matplotlib库的核心是pyplot模块,该模块提供了与MATLAB类似的命令语…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas DataFrame中把一个文本列分成两列

    在Pandas DataFrame中把一个文本列分成两列,可以使用str.split()方法,将文本根据指定的分隔符进行分割。接下来,通过以下步骤来详细讲解: 步骤一:导入相关库 import pandas as pd 步骤二:创建DataFrame数据 data = { ‘text’: [ ‘John Smith, 25, Male’, ‘Jane Doe…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何用Pandas stack()将宽幅数据框转换为整齐的数据框?

    当数据以宽度形式呈现时,某些信息通常分散在多个列中。我们需要一个更标准化的方法来表示数据。 一种常见的方法是将数据框转换为更整洁的形式,其中每个主要变量与单独的观察值相对应。 Pandas库中的stack()函数可以将宽度数据框转换为整齐的形式,该函数将列转换为行,将数据框从宽度形式变为长度形式。 以下是使用pandas库中的stack()函数将宽幅数据框转…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • pandas创建series的三种方法小结

    “pandas创建series的三种方法小结”是一篇讲解如何使用pandas创建series的文章,下面将详细说明其完整攻略。 标题 首先,我们需要为这篇文章添加合适的标题。根据其内容,可以将其命名为“pandas创建series的三种方法小结”。 概述 在使用pandas进行数据分析过程中,常常需要处理Series类型的数据。在pandas中,可以使用三种…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas中用多个过滤器选择行

    在Pandas中使用多个过滤器选择行相对简单,通常使用“逻辑运算符”将多个过滤器连接起来。常用的逻辑运算符包括“&”和“|”,分别代表“与”和“或”。 以下是一个示例数据集和多个过滤器的使用方法: import pandas as pd # 创建示例数据集 data = {‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’, ‘Da…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部