在数据分析中，我们可能需要随机选择数据子集进行训练或测试。以下是一个简单的示例，我们利用sample函数从Pandas的DataFrame中随机选择10行数据：import pandas as pd import random # 假设df是一个DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': range(100), 'col2': range(100, 200)}) # 从DataFrame中随机选择...
(可选)对抽样结果进行进一步处理或分析: 根据具体需求,你可以对抽样结果进行进一步的处理或分析,例如计算统计量、绘制图表等。 综上所述,使用Pandas库可以非常方便地在DataFrame中进行随机抽样。通过调整sample()方法的参数,你可以灵活地控制抽样的行为,以满足不同的需求。
从对象类型看:random.sample 方法比 np.random.choice 方法适用范围广; 从运行速度看:np.random.choice 用时基本不随数据量变化,而 random.sample 用时会随着抽样比例的增加而线性增长; 因此,当N值较大时,可以用np.random.choice()方法来提升随机提取的效率。 参考链接1:pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行 ...
A_exact = 20 * np.random.random((n_samples, n_inputs)) # 随机生成0-20之间的500个数据:行向量 perfect_fit = 60 * np.random.normal(size=(n_inputs, n_outputs)) # 随机线性度即随机生成一个斜率 B_exact = sp.dot(A_exact, perfect_fit) # y = x * k # 加入高斯噪声,最小二乘能...
sample_df=df.sample(n=3)print(sample_df) 1. 2. 方法二:使用numpy库生成随机索引 除了使用sample方法外,我们还可以使用numpy库来生成随机索引,然后根据这些索引选择DataFrame的样本。以下是使用numpy库生成随机索引并选择3行样本的示例: random_indices=np.random.choice(df.index,size=3,replace=False)sample_df...
使用Python从DataFrame中随机选择子样本可以通过以下步骤实现: 1. 导入所需的库: ```python import pandas as pd import random ``` 2...
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...
python 中好用的函数,random.sample等,持续更新 random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列 1 2 3 4 5 6 7 importrandom list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] ...
importrandom# 抽取一个元素result=random.sample([1,2,3,4,5],1)print(result)# 抽取多个元素...
在开始之前,你需要先准备好你的数据集。这个数据集可以是一个Pandas DataFrame或者一个Numpy数组。确保数据集中包含你需要划分的所有数据。 2. 随机采样 使用random模块中的sample方法来进行随机采样。以下是一个示例代码: ```python import random#从数据集中随机采样10%的数据sampled_data = random.sample(data, k...