Python实现从多表格中随机抽取数据

下面是Python实现从多表格中随机抽取数据的完整攻略。

1. 准备工作

在实现从多个表格中随机抽取数据之前，我们需要先准备好数据。具体来说，我们需要将多个数据表格整合为一个数据集，以便之后的处理。

下面以两个表格作为示例来说明准备工作的具体步骤：

1.1 下载示例数据集

假设我们有两个数据表格，一个包含了名人的信息，另一个包含了他们的名言警句。

我们可以从以下链接下载示例数据集进行演示：https://github.com/Zonglin-Li/random-data-extraction-example

1.2 整合数据集

在将多个数据表格整合为一个数据集时，我们需要确保每个表格拥有相同的结构，即列名相同，且列与列之间的对应关系相同。

在本示例中，我们可以使用pandas库来整合数据集。具体来说，我们可以先分别读取两个表格，再使用pd.merge函数将它们按照相同的列名合并到一起。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("famous_people.csv")
df2 = pd.read_csv("quotes.csv")

df = pd.merge(df1, df2, on="id")

2. 随机抽取数据

在准备好数据集之后，我们就可以开始实现从多个表格中随机抽取数据了。

下面以两种方式为例，分别是随机抽取一条数据和随机抽取多条数据。

2.1 随机抽取一条数据

我们可以使用pd.sample函数随机抽取一条数据。

random_row = df.sample(n=1)

其中，n=1表示抽取1条数据，random_row即为随机抽取的数据行。

2.2 随机抽取多条数据

我们可以使用pd.sample函数随机抽取多条数据。

num_samples = 3
random_rows = df.sample(n=num_samples)

其中，n=num_samples表示抽取num_samples条数据，random_rows即为随机抽取的多条数据。

3. 结果展示

最后，我们可以将随机抽取的数据打印出来，方便进行后续分析。

print(random_row)
print(random_rows)

至此，我们已完成了Python实现从多个表格中随机抽取数据的完整攻略。