DataFrame.sample(n=None,weights=None,random_state=None,...) 参数说明: n:指定抽取的样本数量,默认为1。 weights:指定每个样本的权重,可以是一个与DataFrame行数相同长度的列表或Series,也可以是一个列名,表示使用该列的值作为权重。 random_state:指定随机数种子,保证每次抽样结果的一致性。
步骤1:导入所需的库 代码语言:txt 复制 import pandas as pd 步骤2:创建DataFrame 假设我们有一个名为df的DataFrame,包含以下几列:column1、column2、column3、column4。示例如下: 代码语言:txt 复制 data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'...
pandas中自带有抽样的方法。 功能相似:numpy.random.choice Generates a random sample from a given 1-D numpy array. 1.1.2 使用说明 1. 函数名及功能 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)[source] 2. 输入参数说明 参数名称 参数说明 举例说...
1.1 pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行1.1.1 功能说明 有时候我们只需要数据集中的一部分,并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。 功能相似:numpy.random.choice Generates a random sample from a given 1-D numpy array. 1.1.2 使用说明1. 函数名及功能...
pandas.sample(frac=) sample(frac=0.5), # 随机取data的一半数据 sample(frac=1.0), # 随机取data的所有数据,相当于打乱顺序 import pandas as pd data = pd.DataFrame() data['text'] = ['x1','x2','x3','xx'] data['label'] = ['花','草','树','木'] print(data) ''' text label ...
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) ...
PandasDataFrame.sample(~)方法随机返回指定的行数或列数。请注意,返回的是一个新副本,即修改返回的DataFrame不会改变源DataFrame。 参数 1.n|int|optional 随机样本的大小。默认情况下,n=1。 2.frac|float|optional 随机样本的相对大小。例如,frac=0.6表示随机样本的大小为值总数的 60%。
Pandas中的DataFrame.sample方法主要用于DataFrame的简单随机抽样，其关键参数及详解如下：n :作用：指定抽取的样本数量。默认值：默认为1，即随机抽取一行。注意：n不能与frac参数同时使用。frac :作用：指定抽取比例，如0.8表示抽取80%的数据。注意：如果指定的frac大于1，意味着进行上采样，此时replace...
Sample={"Row A":[11,21],"Row B":[12,22]}sample=pd.DataFrame(Sample)# The two lines below are equivalentsample.transpose()sample.T np的random模块生成[1,101)之间随机、3行5列DataFrame: random_data=np.random.randint(1,101,[3,5])pd.DataFrame(random_data) ...
DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行,也可以随机抽取列,接下来我们就来学习一下。这个方法接收的参数如下: DataFrame.sample(n=None , frac=None , replace=False , weights=None , random_state=None , axis=None) sample方法的参数不多,只有6个。在详细介绍这6个参数的使用之前,我们先创建一...