python数据预处理 :数据抽样解析

何为数据抽样:

抽样是数据处理的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。

抽样方法:

一般有四种方法:

随机抽样 直接从整体数据中等概率抽取n个样本。这种方法优势是,简单、好操作、适用于分布均匀的场景;缺点是总体大时无法一一编号

系统抽样 又称机械、等距抽样,将总体中个体按顺序进行编号,然后计算出间隔,再按照抽样间隔抽取个体。优势,易于理解、简便易行。缺点是,如有明显分布规律时容易产生偏差。

群体抽样 总体分群,在随机抽取几个小群代表总体。优点是简单易行、便与组织;缺点是群体划分容易造成误差

分层抽样 先按照观察指标影响较大的某一种特征,将总体分若干个类别,再从每一层随机抽取一定数量的单位合并成总体。优点样本代表性好,少误差

以上四种基本抽样方法都属单阶段抽样,实际应用中常根据实际情况将整个抽样过程分为若干阶段来进行,称为多阶段抽样。

各种抽样方法的抽样误差一般是:整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样

python代码实现

import random
import numpy as np
import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/glass.csv')

df.index.size
# 214

##########随机抽样##########
#
# 使用pandas
# DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
# n是要抽取的行数。(例如n=20000时,抽取其中的2W行)
# frac是抽取的比列。(有一些时候,我们并对具体抽取的行数不关系,我们想抽取其中的百分比,这个时候就可以选择使用frac,例如frac=0.8,就是抽取其中80%)
# replace:是否为有放回抽样,取replace=True时为有放回抽样。
# weights这个是每个样本的权重,具体可以看官方文档说明。
# random_state这个在之前的文章已经介绍过了。
# axis是选择抽取数据的行还是列。axis=0的时是抽取行,axis=1时是抽取列(也就是说axis=1时,在列中随机抽取n列,在axis=0时,在行中随机抽取n行)

df_0 = df.sample(n=20, replace=True)
df_0.index.size
# 20

# 数据准备
data = df.values
# 使用random
data_sample = random.sample(list(data), 20)
len(data_sample)
# 20

##########等距抽样##########
# 指定抽样数量
sample_count = 50
# 获取最大样本量
record_count = data.shape[0]
# 抽样间距
width = record_count//sample_count
data_sample = []
i = 0
# 本量小于等于指定抽样数量并且矩阵索引在有效范围内是
while len(data_sample) <= sample_count and i * width <= record_count -1:
  data_sample.append(data[i*width])
  i += 1
len(data_sample)
# 51

##########分层抽样##########
# 数据只是随便找的分层仅限于演示
# 定义每个分层的抽样数量
each_sample_count = 6
# 定义分层值域
label_data_unique = np.unique(data[:, -1])
# 定义一些数据
sample_list, sample_data, sample_dict = [], [], {}
# 遍历每个分层标签
for label_data in label_data_unique:
  for data_tmp in data: # 读取每条数据
    if data_tmp[-1] == label_data:
      sample_list.append(data_tmp)
  # 对每层数据都数据抽样
  each_sample_data = random.sample(sample_list, each_sample_count)
  sample_data.extend(each_sample_data)
  sample_dict[label_data] = len(each_sample_data)
sample_dict
# {1.0: 6, 2.0: 6, 3.0: 6, 5.0: 6, 6.0: 6, 7.0: 6}

##########整群抽样##########
# 数据分群仅限于演示,不符合实际情况
# 定义整群的标签
label_data_unique = np.unique(data[:, -1])
# 随机抽取2个群
sample_label = random.sample(list(label_data_unique), 2)
# 定义空列表
sample_data = []
# 遍历每个整群标签值域
for each_label in sample_label:
  for data_tmp in data:
    if data_tmp[-1] == each_label:
      sample_data.append(data_tmp)
len(sample_data)
# 83

需要注意的问题

数据抽样过程中要注意一些问题

数据时效性 不能用过时的数据来分析现在的运营状态

关键因素数据 整体数据的关键性数据必须要在模型中,如双十一带来的销售增长

业务随机性 抽样数据要使各个场景的数据分布均衡

数据来源多样性 数据覆盖要全面

抽样数据量问题

时间分布 能包含业务周期。月销售预测,至少包含12个月数据;时间还要考虑季节、节假日、特定促销日等周期性。

做预测分析 考虑特征数据和特征值域的分布,通常数据记录要同时是特征数量和特征值域的100倍以上。例如数据集有5个特征值,每个特征有2个值域,那么数据记录数需要至少1000(10052)条以上

做关联规则分析 根据关联前后项数量(每个前项或后项可包含多个要关联的主体,例如品牌+商品+价格关联),每个主体需要至少1000条数据。例如只做单品销售关联,那么单品的销售记录需要在1000条以上;如果要同时做单品+品牌的关联,那么需要至少2000条数据。

异常检测 无论是监督室还是非监督式建模,对于异常数据本来就是小概率分布的,因此异常数据记录一般越多越好。

以上这篇python数据预处理 :数据抽样解析就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python数据预处理方式 :数据降维

    数据为何要降维 数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间.降低噪音变量信息对于模型结果的影响.便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间.因此,大多数情况下,当我们面临高维数据时,都需要对数据做降维处理. 数据降维有两种方式:特征选择,维度转换 特征选择 特征选择指根据一定的规则和经验,直接在原有的维度中挑选一部分参与到计算和建模过程,用选择的特征代替所有特征,不改变原有特征,也不产生新的特征值. 特征选择的降维方式好处是可以保留原有维度特征的基础上进行降维,既能满足后续数据

  • python数据预处理 :数据共线性处理详解

    何为共线性: 共线性问题指的是输入的自变量之间存在较高的线性相关度.共线性问题会导致回归模型的稳定性和准确性大大降低,另外,过多无关的维度计算也很浪费时间 共线性产生原因: 变量出现共线性的原因: 数据样本不够,导致共线性存在偶然性,这其实反映了缺少数据对于数据建模的影响,共线性仅仅是影响的一部分 多个变量都给予时间有共同或相反的演变趋势,例如春节期间的网络销售量和销售额都相对与正常时间有下降趋势. 多个变量存在一定的推移关系,但总体上变量间的趋势一致,只是发生的时间点不一致,例如广告费用和销售

  • pytorch数据预处理错误的解决

    出错: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 305, in <module> train_model(model_conv, criterion, optimizer_conv, exp_lr_scheduler) File "train.py", line 145, in train_model for inputs, age_labels, gender_labels in

  • python数据预处理 :数据抽样解析

    何为数据抽样: 抽样是数据处理的一种基本方法,常常伴随着计算资源不足.获取全部数据困难.时效性要求等情况使用. 抽样方法: 一般有四种方法: 随机抽样 直接从整体数据中等概率抽取n个样本.这种方法优势是,简单.好操作.适用于分布均匀的场景:缺点是总体大时无法一一编号 系统抽样 又称机械.等距抽样,将总体中个体按顺序进行编号,然后计算出间隔,再按照抽样间隔抽取个体.优势,易于理解.简便易行.缺点是,如有明显分布规律时容易产生偏差. 群体抽样 总体分群,在随机抽取几个小群代表总体.优点是简单易行.便

  • python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)

    何为样本分布不均: 样本分布不均衡就是指样本差异非常大,例如共1000条数据样本的数据集中,其中占有10条样本分类,其特征无论如何你和也无法实现完整特征值的覆盖,此时属于严重的样本分布不均衡. 为何要解决样本分布不均: 样本分部不均衡的数据集也是很常见的:比如恶意刷单.黄牛订单.信用卡欺诈.电力窃电.设备故障.大企业客户流失等. 样本不均衡将导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律,即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数量样本而导致过拟合问题,当模型应用到新的数据上时,模型的

  • python基于xml parse实现解析cdatasection数据

    本文实例讲述了python基于xml parse实现解析cdatasection数据的方法,分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下: from xml.dom.minidom import * implementation = DOMImplementation() print "Core:%s" % implementation.hasFeature('core', '2.0') print "Events:%s" % implementation.hasFea

  • python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

    在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换: 2,通过mapping方式,将类别映射为数值.不过这种方法适用范围有限: 3,通过get_dummies方法来转换. import pandas as pd from io import StringIO csv_data = '''A,B,C,D 1,2,3,4 5,6,,

  • python实现数据预处理之填充缺失值的示例

    1.给定一个数据集noise-data-1.txt,该数据集中保护大量的缺失值(空格.不完整值等).利用"全局常量"."均值或者中位数"来填充缺失值. noise-data-1.txt: 5.1 3.5 1.4 0.2 4.9 3 1.4 0.2 4.7 3.2 1.3 0.2 4.6 3.1 1.5 0.2 5 3.6 1.4 0.2 5.4 3.9 1.7 0.4 4.6 3.4 1.4 0.3 5 3.4 1.5 0.2 4.4 2.9 1.4 0.2 4.9

  • Python SqlAlchemy动态添加数据表字段实例解析

    本文研究的主要是Python SqlAlchemy动态添加数据表字段,具体如下. 我们知道使用SqlAlchemy创建类来映射数据表,类属性等于数据库字段,但有时候要在我们创建表的时候,不确定数据表字段数量,遇到这种情况,应如何解决? 先看常规用法 from sqlalchemy import create_engine,Column,String,Integer class Mybase(Base): #表名 __tablename__ ='mycars' #字段,属性 myid=Column

  • Java编程通过匹配合并数据实例解析(数据预处理)

    本文研究的主要是Java编程通过匹配合并数据(数据预处理)的相关内容,具体如下. 数据描述 以下程序是对如下格式的数据进行合并处理. 这个表的每一行表示用户id及用户的特征.其中,一个用户只有一个特征向量,即第一列不会重复. 这张表的第一列,表示用户的id,第二列表示用户所看的电影,第三列表示用户对电影的打分(1-13分),第四列表示用户对电影的打分,但分值范围是1-5分. 问题描述 在做数据预处理时,如何将第二张表添加上用户特征呢?其实,方法很简单,将第二张表的用户id与第一张表的用户id进行

  • Python数据预处理之数据规范化(归一化)示例

    本文实例讲述了Python数据预处理之数据规范化.分享给大家供大家参考,具体如下: 数据规范化 为了消除指标之间的量纲和取值范围差异的影响,需要进行标准化(归一化)处理,将数据按照比例进行缩放,使之落入一个特定的区域,便于进行综合分析. 数据规范化方法主要有: - 最小-最大规范化 - 零-均值规范化 数据示例 代码实现 #-*- coding: utf-8 -*- #数据规范化 import pandas as pd import numpy as np datafile = 'normali

  • Python enumerate函数遍历数据对象组合过程解析

    这篇文章主要介绍了Python enumerate函数遍历数据对象组合过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 介绍 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中. Python 2.3. 以上版本可用,2.6 添加 start 参数. enumerate(sequence, [start=0]) # sequence 是一个序

随机推荐