DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 参数说明如下表所示: 该函数返回与数据集类型相同的新对象,相当于 numpy.random.choice()。实例如下: import pandas as pd dict={'name':["Jack","Tom","Helen","John"],'age':[28,39,34,36],'sco...
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...
DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None) 参数作用: n:要抽取的行数 frac:抽取行的比例 例如frac=0.8,就是抽取其中80% replace:是否为有放回抽样, True:有放回抽样 False:未放回抽样 weights:字符索引或概率数组 ...
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...
sample2=df.sample(frac=0.5)sample2 为了获得可重复的样本,我们可以使用random_state参数。如果将整数值传递给random_state,则每次运行代码时都会生成相同的样本。 5. Where “Where”用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值为NaN,但我们也可以指定要作为替换的值。
上面的示例中n=100,随机取100个样本,其中random_state的作用和按百分比挑选一样。 2. 机器学习中使用场景 随机挑选子集的用途开头已经介绍了很多,还有个重要的应用场景是在机器学习时,可以将数据划分为训练集和测试集。 针对这个需求,利用上面介绍的sample函数封装一个平均划分的子集接口。
核心参数：n：要抽取的行数。frac：要抽取的行数的比例，如果指定了此参数，则忽略n参数。replace：是否允许重复抽取，默认为False。weights：指定每行被抽取的概率，可以是一个列名或与DataFrame长度相同的数组。random_state：随机数生成器的种子或numpy.random.RandomState对象，用于确保结果的可重复性。应...
Python Pandas Series.sample()用法及代码示例 Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的,但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。 PandasSeries.sample()函数从对象轴返回随机的项目样本。我们还可以使用random_state来提高可重复性。
df_sample df_sample = df.sample(n=2, replace=False, random_state=1, axis=1)df_sample 在上面的例子中,第一次使用df.sample()随机选择2行,第二次使用df.sample()随机选择3行,最后一次使用df.sample()随机选择2列。 当希望随机选择数据子集进行测试或验证时,或者当希望随机选择行样本进行进一步分析时,...
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)[source] 从对象轴返回随机的项目样本。 您可以使用random_state来实现重现性。 参数: n:int, 可选 从轴返回的项目数。 不能与frac一起使用。