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 ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats #动物抽取案例 np.random.seed(20201124) size=50000 x=np.random.hypergeometric(ngood=7,nbad=13,nsample=12,size=size) '''或者 #用rvs(M,n,N,loc=0,size=1,random_state=None)模拟 x=stats.hypergeom.rvs(M=20,n=7...
在 Python 中,我们可以使用 random 模块提供的函数来实现随机采样。下面是一个简单的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 importrandom defrandom_sampling(data,n):returnrandom.sample(data,n)# 示例用法 data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]sample=random_sampling(data,5)print(sample) ...
DataFrame.sample(self: ~ FrameOrSeries, n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 1. 2、作用: 从所选的数据的指定 axis 上返回随机抽样结果,类似于random.sample()函数。 3、举个栗子 1、首先定义一个数据,结构如下: import pandas as pd # 定义一组数据 df ...
See Also --- numpy.random.choice: Generates a random sample from a given 1-D numpy array. Notes --- If `frac` > 1, `replacement` should be set to `True`. Examples --- >>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0], ... 'num_wings': [2, 0, 0, 0], ... '...
# 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数: index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 举例一:通过已有数据创建 pd.DataFrame(np.random.ra...
from daskimportdataframeasdd # 启动本地集群,这里使用LocalCluster,也可以连接到远程集群 cluster=LocalCluster()client=Client(cluster)# 读取CSV文件,blocksize参数指定每个数据块的大小 df=dd.read_csv('large_user_behavior.csv',blocksize='100MB')# 查看数据的前5行print(df.head())# 计算每个用户的平均行...
TrainData=MyData.sample(frac=TrainFrac,random_state=RandomSeed) TestData=MyData.drop(TrainData.index) 其中,MyData为初始全部数据,TrainData与TestData分别为划分后的训练集与测试集数据。 经过.sample()这一步骤,与原始数据的Index相比,实际上已经实现了TrainData与TestData的随机排列。
scipy import signal #处理信号df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'])detrended = signal.detrend(df.value.values) #用于去趋势化(detrend)#df.value 返回的是一个 pandas Series 对象,它代表了 DataFrame 中名为 'value' 的列...
sample()的语法格式: 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...