对DataFrame进行随机抽样（有放回的随机抽样，replacement）: 使用pandas中的sample函数

对DataFrame进行随机抽样（有放回的随机抽样，replacement）: 使用pandas中的sample函数

在数据分析中，对于大规模的数据集，我们需要进行随机抽样以获得代表性的样本。Pandas库提供了一个名为sample()的方法，能够方便地实现DataFrame的随机抽样。

使用sample()方法的基本语法如下：

df.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

参数	描述
n	抽取的行数
frac	抽取的比例
replace	是否放回抽样
weights	随机采样权重
random_state	随机种子
axis	抽取的轴方向

其中，n和frac参数只需选择其中一个即可，用于指定抽取的行数或比例。replace参数默认为False，表示不放回抽样；如果设置为True，表示进行有放回的随机抽样。

下面是一个