import pandas as pdimport random# 加载数据集data = pd.read_csv('spam.csv')# 随机选取30条邮件作为训练集train_index = random.sample(range(len(data)), 30)train_set = data.iloc[train_index]# 打印结果print(train_set.head())在这个示例中，我们首先使用pandas库中的read_csv函数加载一个包含垃圾...
首先，我们需要了解sample函数的基本语法：random.sample(population, k)，其中population是你要抽样的可迭代对象，k是你要选择的样本数量。这个函数将返回一个包含k个从population中随机选取的元素的列表。值得注意的是，sample函数是一个无放回的抽样，这意味着每个元素只能被选择一次。另外，当k大于population的元素数量...
在这个例子中,random.choice函数从数组arr中随机选择一个元素。你可以通过设置参数来改变抽样的方式,例如你可以设置replace=True来允许重复抽样,或者设置p参数来指定每个元素被抽中的概率。2. Pandas的sample方法Pandas的DataFrame和Series对象都有一个sample方法,可以从这些对象中随机选择行。以下是一个简单的例子: import...
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 ...
在Python中，要使用sample函数，首先需要导入random模块。sample函数的基本语法如下：import random random.sample(population, k)其中，population表示原始数据序列，可以是列表、元组、字符串或集合等类型；k表示要抽取的元素个数，必须是一个大于等于1的整数。sample函数将从population中随机选取k个不重复的元素，并以...
✨二、如何使用"sample"函数？下面是一个简单的例子，演示如何使用"sample"函数从一个数据集中随机选择5个样本：import numpy as np # 创建一个包含10个元素的数据集data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 从数据集中随机选择5个样本samples = np.random.sample(data, 5)print...
Trick 9 用 sample 函数随机地切割数据集 Trick 10 基于多个条件进行数据筛选 Tricks 11 筛选某列种类取值最多的行(pandas!) Trick 12 将字符型的列拆分 Trick 13 利用 pd.Series 函数对列进行拆分 (pandas!) Trick 14 groupby 汇总统计的时候应用多个统计指标 Trick 15 transform() 将汇总统计结果合并到原数据...
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) ...
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...
import pandas as pd # Create sample DataFrame data = {'A': range(1000), 'B': range(1000), 'C': range(1000), 'D': range(1000)} # Sample 10% of the dataset df = pd.DataFrame(data) df_sample = df.sample(frac=0.1, random_state=42) ...