"""#5.随机获取数据 sample()#参数解释:defsample(n:int|None=None,#n:随机获取数据的数量frac:float|None=None,#随机获取数据的比例replace: bool_t =False,#是否允许数据重复值的出现weights=None,#数值随机出现的权重,参数值可以是列名称,或列名称组成的列表random_state: RandomState |None=None,#随机状态...
iris.sample(n=2,axis=1).head()out:sepal_lengthspecies05.1setosa14.9setosa24.7setosa34.6setosa45.0setosa 参数random_state 可以sample使用random_state参数为随机数生成器设置种子,该参数将接受整数(作为种子)或NumPy RandomState对象。 iris.sample(n=2,random_state=3)out:sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal...
In [14]: import random In [15]: import string In [16]: baseball = pd.DataFrame( ...: { ...: "team": ["team %d" % (x + 1) for x in range(5)] * 5, ...: "player": random.sample(list(string.ascii_lowercase), 25), ...: "batting avg": np.random.uniform(0.200, 0.4...
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...
read_sql('select * from table1', conn) 16. 编码和解码数据 Pandas提供了多种方法来进行编码和解码数据,例如可以使用get_dummies()方法对某一列进行独热编码,使用factorize()方法将一个类别列编码为数值列,例如: #对gender列进行独热编 df = pd.get_dummies(df, columns=['gender']) #将gender列编码为...
sample(1) 方法用于从非空值中随机选择一个值。 apply(select_random_value, axis=1) 将函数应用到 DataFrame 的每一行。 可能遇到的问题及解决方法 问题1:DataFrame 中所有列都是 NaN 如果DataFrame 中所有列都是 NaN,dropna() 后将没有任何列可用,导致 sample(1) 抛出错误。 解决方法:在函数中添加检查,确...
数据清洗是对一些没有用的数据进行处理的过程。 很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况,如果要使数据分析更加准确,就需要对这些没有用的数据进行处理。 数据清洗与预处理的常见步骤: 缺失值处理:识别并填补缺失值,或删除含缺失值的行/列。
Pandas sample()用于从DataFrame中随机选择行和列。如果要从大量数据集构建模型, 则必须随机选择通过函数样本完成的较小数据样本。 句法 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 参数 n:这是一个可选参数, 由整数值组成, 并定义生成的随机行数。
# Random integersarray = np.random.randint(20, size=12)arrayarray([ 0, 1, 8, 19, 16, 18, 10, 11, 2, 13, 14, 3])# Divide by 2 and check if remainder is 1cond = np.mod(array, 2)==1condarray([False, True, False, True, False, ...
query ="SELECT * FROM user_to_role"engine = create_engine("mysql+pymysql://")# 通过 read_database 函数即可读取数据库# 第一个参数是 SQL 语句,第二个参数是引擎或者链接df = pl.read_database(query, engine)print(df)""" shape: (9, 2) ...