random.sample()和np.random.choice()两个函数都实现了从指定列表中提取N个不同的元素。区别之处在于: 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,...
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10行 sample = random.sample(list(df.index), 10) df_sample = df.loc[sample]2.在算法中的应用 在算法设计中，我们经常需要随机...
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...
1. import pandas as pd 2. dict = {'name':["Jack", "Tom", "Helen", "John"],'age': [28, 39, 34, 36],'score':[98,92,91,89]} 3. info = pd.DataFrame(dict) 4. #默认随机选择两行 5. info.sample(n=2) 6. #随机选择两列 7. info.sample(n=2,axis=1) 1. 2. 3. 4....
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种替代方式表示: ...
Series([5, 4, 7, 3, 5, 8, 5, 6]) sample2 = pd.Series([6, 6, 7, 4, 3, 9, 7, 6]) 1.2 样本数据描述 # 平均值 sample1_mean = sample1.mean() sample2_mean = sample2.mean() # 标准差 sample1_std = sample1.std() sample2_std = sample2.std() # 个案数 n1 = sample...
Pandas库在导入后经常使用pd进行代替。本文的程序将会使用Jupyter Notebook的形式进行展示。 本文章的内容是对书籍《Python机器学习算法与实战》(博文视点出品)——孙玉林,余本国著,中Python快速入门小节的内容展示。该书现有满100减50的活动。 In[36]:import pandas as pd 1 Pandas序列和数据表 Pandas库中的序列(...
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 pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}) # 使用sample方法从DataFrame中随机选择两行 sampled_...
df.sample(n, frac=n, replace=False, weights=Series, random_state=n, axis=0/1) 其中,n为int型,表示从df中抽取的记录个数;frac为一个小数值,表示抽取全部记录的百分数;replace=False,此为默认值,表示不可重复选取记录,replace=True,表示可以重复选取记录;weights为一个列表,表示权重,可以为每一条数据赋给...
这个pkl数据是她自己的作业,现在要完成相应的数据读取和处理,看上去要做一次词云处理。 这样的数据格式,直接打开的话,一般都会乱码的,如下图所示: 还得是需要使用Pandas来进行读取和查看,代码如下: import pandas as pd pd.read_pickle("你的文件名") ...