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python Pandas如何對(duì)數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽樣

 更新時(shí)間:2019年07月29日 15:00:37   作者:kingsam_  
這篇文章主要介紹了python Pandas如何對(duì)數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽樣,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

摘要:有時(shí)候我們只需要數(shù)據(jù)集中的一部分,并不需要全部的數(shù)據(jù)。這個(gè)時(shí)候我們就要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)的抽樣。pandas中自帶有抽樣的方法。

應(yīng)用場(chǎng)景:

我有10W行數(shù)據(jù),每一行都11列的屬性。

現(xiàn)在,我們只需要隨機(jī)抽取其中的2W行。

實(shí)現(xiàn)方法很簡(jiǎn)單:

利用Pandas庫(kù)中的sample。

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

n是要抽取的行數(shù)。(例如n=20000時(shí),抽取其中的2W行)

frac是抽取的比列。(有一些時(shí)候,我們并對(duì)具體抽取的行數(shù)不關(guān)系,我們想抽取其中的百分比,這個(gè)時(shí)候就可以選擇使用frac,例如frac=0.8,就是抽取其中80%)

replace:是否為有放回抽樣,取replace=True時(shí)為有放回抽樣。

weights這個(gè)是每個(gè)樣本的權(quán)重,具體可以看官方文檔說明。

random_state這個(gè)在之前的文章已經(jīng)介紹過了。

axis是選擇抽取數(shù)據(jù)的行還是列。axis=0的時(shí)是抽取行,axis=1時(shí)是抽取列(也就是說axis=1時(shí),在列中隨機(jī)抽取n列,在axis=0時(shí),在行中隨機(jī)抽取n行)

具體用法:

假設(shè)DataFrame為df

import pandas as pd
df.sample(n=20000)

另外,介紹一種不是Pandas中的方法。如果想用Numpy這個(gè)庫(kù)進(jìn)行也可以。

import numpy as np
np.random.sample(Your_index)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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