import random
import numpy as np
import pandas as pd

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/glass.csv')

df.index.size
# 214

##########隨機(jī)抽樣##########
#
# 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）

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

# 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
data = df.values
# 使用random
data_sample = random.sample(list(data), 20)
len(data_sample)
# 20

##########等距抽樣##########
# 指定抽樣數(shù)量
sample_count = 50
# 獲取最大樣本量
record_count = data.shape[0]
# 抽樣間距
width = record_count//sample_count
data_sample = []
i = 0
# 本量小于等于指定抽樣數(shù)量并且矩陣索引在有效范圍內(nèi)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

##########分層抽樣##########
# 數(shù)據(jù)只是隨便找的分層僅限于演示
# 定義每個(gè)分層的抽樣數(shù)量
each_sample_count = 6
# 定義分層值域
label_data_unique = np.unique(data[:, -1])
# 定義一些數(shù)據(jù)
sample_list, sample_data, sample_dict = [], [], {}
# 遍歷每個(gè)分層標(biāo)簽
for label_data in label_data_unique:
  for data_tmp in data: # 讀取每條數(shù)據(jù)
    if data_tmp[-1] == label_data:
      sample_list.append(data_tmp)
  # 對每層數(shù)據(jù)都數(shù)據(jù)抽樣
  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}

##########整群抽樣##########
# 數(shù)據(jù)分群僅限于演示，不符合實(shí)際情況
# 定義整群的標(biāo)簽
label_data_unique = np.unique(data[:, -1])
# 隨機(jī)抽取2個(gè)群
sample_label = random.sample(list(label_data_unique), 2)
# 定義空列表
sample_data = []
# 遍歷每個(gè)整群標(biāo)簽值域
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