The sample() function is used to get a random sample of items from an axis of object.Syntax:DataFrame.sample(self, n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)Parameters:NameDescriptionType / Default Value Required / Optional n Number of items from axis ...
pandas.DataFrame.sample函数是pandas库中用于随机抽取DataFrame中部分行数据的实用功能。以下是关于pandas.DataFrame.sample函数的核心要点：功能：该函数允许用户从DataFrame中随机选择指定数量的行，为数据分析和数据采样提供了便利。返回值：函数返回的是采样后的DataFrame数据。核心参数：n：要抽取的行数。frac...
pandas.DataFrame.sample-从DataFrame或Series对象中随机取样 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None, ignore_index=False) 常用的几个参数解释: n: 返回的项数。不能与frac一起使用。如果frac =None,则n默认值为1 frac: 抽取比例,frac=1就是全部...
在Python的数据处理过程中，pandas库提供了强大的数据操作能力。其中，pandas.DataFrame.sample函数是一个非常实用的功能，用于随机抽取dataframe中的部分行数据。具体而言，这个函数允许用户从dataframe中随机选择指定数量的行，为数据分析和数据采样提供了便利。使用pandas.DataFrame.sample函数时，开发者可以灵活地...
简单的说,DataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。注意,这里说的是简单随机抽样,表示DataFrame.sample是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。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...
df = pd.DataFrame(data) # 显示前两行数据 print(df.head(2)) # 显示前最后一行数据 print(df.tail(1))以上实例输出结果为:name likes url 0 Google 25 https://www.google.com 1 Runoob 30 https://www.runoob.com name likes url 2 Taobao 35 https://www.taobao.com数据...
Python pandas.DataFrame.sample函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
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) ...
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...
sample方法的参数包括：n (int): 指定抽取的样本数量，默认随机抽取一行。n不能与frac参数同时使用，且默认值为1。frac (float): 指定抽取比例，如抽80%的数据。pandas在处理抽样数目时遵循四舍五入规则，如果指定的frac大于1，意味着upsampling，这时replace参数必须设为True。replace (bool): 控制是否...