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...
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...
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: importpandas as pd dict= {'name':["Jack","Tom","Helen","John"],'age': [28, 39, 34, 36]...
random_state :随机数发生器种子 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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sample1=df.sample(n=5)sample1 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: ...
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 举例说明n 要抽取的行数df.sample(n...
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。
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: ...
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：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...
sample方法可以从DataFrame中随机抽取指定数量的样本,可以根据指定的权重对样本进行抽取。它的语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 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。
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。