sampled_df=df.sample(n=2,weights='B') 在上述示例中,我们使用了权重列'B'进行采样,抽取了2个样本。采样结果保存在sampled_df中。 Pandas并不提供直接的列权重采样功能,但可以通过设置权重列的值来实现类似的效果。在上述示例中,列'B'的值越大,被选中的概率就越大。
sample_df = df.sample(n=10, weights=weights)# 设置随机数种子,以确保每次抽样结果的一致性sample_df = df.sample(n=10, random_state=42) 在这个例子中,我们首先使用pd.read_csv()函数读取一个名为data.csv的数据集。 然后,我们使用sample()函数从数据集中随机抽取一些行或列,并将结果存储在sample_df变...
(5) random_state :随机数发生器种子 (6) axis:选择抽取数据的行还是列 axis=0:抽取行 axis=1:抽取列 比如要从df中随机抽取5行: sample1= df.sample(n=5) sample1 AI代码助手复制代码 从df随机抽取60%的行,并且设置随机数种子,每次能抽取到一样的样本: sample2= df.sample(frac=0.6,random_state=2)...
pandas模块中的df.sample函数可以实现对样本的随机选取,其使用方法: DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 参数说明: n:int类型,表示要抽取的行数,使用方法例如:df.sample(n=3, random_state=1); frac:float类型,表示样本抽取的比例,例如frac=0.6...
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) ...
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 举例说明n 要抽取的行数df.sample(n=3,random_state=1)提取3行...
df Out: In: 1 2 sample_df=np.random.permutation(len(df)) sample_df Out: 1 array([9,4,6,8,3,5,0,1,7,2]) 使用Pandas的take函数作用于数组sample_df,结果是对df进行了随机排序,选取5行 In: 1 df_new=df.take(sample_df[:5])df_new out: ...
pandas可以用sample方法返回random sample,可以用reset_index方法reset打乱之后的index df=df.sample(frac=1.0) #打乱所有数据 df=df.reset_index(drop=True) #打乱后的数据index也是乱的,用reset_index重新加一列index,drop=True表示丢弃原有index一列
df.sample(n=1, weights=[0.7,0.1,0.1,0.1]) A B C0a e i 在这里,0行将在 70% 的时间内被选中,而其他行将分别在 10% 的时间内被选中。请注意,权重之和不必为 1;该方法会自动对权重进行归一化,使总和变为 1。 指定random_state参数 当您需要重现结果时,请设置random_state参数,如下所示: ...
sample1 = df.sample(n=3)sample1 我们用n参数指定值的数目，但我们也可以将比率传递给frac参数。例如，0.5将返回一半的行。sample2 = df.sample(frac=0.5)sample2 为了获得可重复的样本，我们可以使用随机的状态参数。如果将整数值传递给random_state，则每次运行代码时都将生成相同的示例。5. Where “Where...