淺析pandas隨機(jī)排列與隨機(jī)抽樣
隨機(jī)排列
利用 numpy.random.permutation() 函數(shù)，可以返回一個(gè)序列的隨機(jī)排列。將此隨機(jī)排列作為 take() 函數(shù)的參數(shù)，通過(guò)應(yīng)用 take() 函數(shù)就可實(shí)現(xiàn)按此隨機(jī)排列來(lái)調(diào)整 Series 對(duì)象或 DataFrame 對(duì)象各行的順序。
其示例代碼 example1.py 如下：
import numpy as np import pandas as pd #創(chuàng)建DataFrame df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3)) print(df) 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 #創(chuàng)建隨機(jī)排列 order = np.random.permutation(4) #通過(guò)隨機(jī)排列調(diào)整DataFrame各行順序 newDf = df.take(order) print(newDf) 0 1 2 2 6 7 8 3 9 10 11 0 0 1 2 1 3 4 5
隨機(jī)抽樣
隨機(jī)抽樣是指隨機(jī)從數(shù)據(jù)中按照一定的行數(shù)或者比例抽取數(shù)據(jù)。隨機(jī)抽樣的函數(shù)如下：
numpy.random.randint(start,end,size)
函數(shù)中的參數(shù)說(shuō)明如下：
- start：隨機(jī)數(shù)的開始值；
- end：隨機(jī)數(shù)的終止值；
- size：抽樣個(gè)數(shù)。
通過(guò) numpy.random.randint() 函數(shù)產(chǎn)生隨機(jī)抽樣的數(shù)據(jù)，通過(guò)應(yīng)用 take() 函數(shù)就可實(shí)現(xiàn)隨機(jī)抽取 Series 對(duì)象或 DataFrame 對(duì)象中的數(shù)據(jù)。其示例代碼 example2.py 如下
import numpy as np import pandas as pd #創(chuàng)建DataFrame df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3)) print(df) 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 #隨機(jī)抽樣 order = np.random.randint(0,len(df),size=3) #通過(guò)隨機(jī)抽樣抽取DataFrame中的行 newDf = df.take(order) print(newDf) 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 1 3 4 5
以上就是詳解pandas隨機(jī)排列與隨機(jī)抽樣的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于pandas隨機(jī)排列與隨機(jī)抽樣的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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