import pandas as pd数据 = load_iris() df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names) 数据集由 4 列 150 行。 随机抽样 给定一个包含 N 行的dataframe,随机采样从dataframe中提取 X 随机行,其中 X ≤ N。Pythonpandas提供了一个函数,命名sample()为执行随机采样。 要提取的样本数量可以用两...
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...
lockquote data-pid="IlCqiIUj"> @pythonic生物人 分享几个pandas数据分析高频操作～ Pandas读取csv文件 使用pandas的pandas.read_csv函数,读取music.csv文件,存入变量df,此时,df为一个pandas DataFrame。 df = pandas.read_csv('music.csv') df pandas.DataFrame取列操作 此处,取第一列数据: df['Artist'] ...
首先，随机抽样是通过pandas的sample()函数实现的，可以指定确切的行数n，如抽取100行，或者以百分比frac表示，如抽取50%的行。在数据集中，例如iris数据集，150行的DataFrame可以按这些方式进行采样。有条件采样允许基于特定条件筛选行，如sepal width小于3的样本。通过创建条件布尔系列，我们可以确定符合条件...
pandas.DataFrame.sample函数是pandas库中用于随机抽取DataFrame中部分行数据的实用功能。以下是关于pandas.DataFrame.sample函数的核心要点：功能：该函数允许用户从DataFrame中随机选择指定数量的行，为数据分析和数据采样提供了便利。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...
💡六、总结通过本文的介绍，"sample"函数的使用方法和应用场景已经非常清晰了。这个函数可以帮助我们在Python中进行随机抽样，简化数据处理过程。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的样本数量和参数设置，以保证结果的准确性和实用性。🔥 七、数据分析书籍推荐Python数据分析从入门到实践 Excel高效办公、Pandas...
三、pandas模块中的pd.sample函数 实现对数据集的随机抽样,功能类似于numpy.random.choice,返回选择的n行数据的DataFrame对象。 定义和用法 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 参数说明
Python pandas.DataFrame.sample函数方法的使用 Pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境...
在本文中,我将分享每个Python数据分析师都应该知道的十个Pandas基本技巧。 1 重新命名列 importpandas as pd # Create a sample DataFramedata = {'old_name_1': [1,2,3],'old_name_2': [4,5,6]}df = pd.DataFrame(data)# Rename columnsdf.rename(columns={'old_name_1':'new_name_1','old_...
1. import pandas as pd 2. info = pd.DataFrame({'data1': [2, 6, 8, 0], 'data2': [2, 5, 0, 8], 'data3': [12, 2, 1, 8]}, index=['John', 'Parker', 'Smith', 'William']) 3. info 4. #随机抽取3个数据 5. info['data1'].sample(n=3) ...