Pandas sample随机抽样的实现
随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在 Pandas 中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用 sample() 函数。
sample() 函数的语法格式如下：
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
参数说明如下表所示：
| 参数名称 | 参数说明 |
|---|---|
| n | 表示要抽取的行数。 |
| frac | 表示抽取的比例，比如 frac=0.5，代表抽取总体数据的50%。 |
| replace | 布尔值参数，表示是否以有放回抽样的方式进行选择，默认为 False，取出数据后不再放回。 |
| weights | 可选参数，代表每个样本的权重值，参数值是字符串或者数组。 |
| random_state | 可选参数，控制随机状态，默认为 None，表示随机数据不会重复；若为 1 表示会取得重复数据。 |
| axis | 表示在哪个方向上抽取数据(axis=1 表示列/axis=0 表示行)。 |
| 该函数返回与数据集类型相同的新对象，相当于 numpy.random.choice()。实例如下： |
import pandas as pd
dict = {'name':["Jack", "Tom", "Helen", "John"],'age': [28, 39, 34, 36],'score':[98,92,91,89]}
info = pd.DataFrame(dict)
#默认随机选择两行
info.sample(n=2)
#随机选择两列
info.sample(n=2,axis=1)
输出结果：
name age score
3 John 36 89
0 Jack 28 98score name
0 98 Jack
1 92 Tom
2 91 Helen
3 89 John
再来看一组示例：
import pandas as pd
info = pd.DataFrame({'data1': [2, 6, 8, 0], 'data2': [2, 5, 0, 8], 'data3': [12, 2, 1, 8]}, index=['John', 'Parker', 'Smith', 'William'])
info
#随机抽取3个数据
info['data1'].sample(n=3)
#总体的50%
info.sample(frac=0.5, replace=True)
#data3序列为权重值，并且允许重复数据出现
info.sample(n=2, weights='data3', random_state=1)
输出结果：
随机选择3行数据：
William 0
Smith 8
Parker 6
Name: data1, dtype: int64data1 data2 data3
John 2 2 12
William 0 8 8data1 data2 data3
John 2 2 12
William 0 8 8
到此这篇关于Pandas sample随机抽样的实现的文章就介绍到这了,更多相关Pandas sample随机抽样内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！
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