Pandas 用 sample 函数进行数据采样

最新推荐文章于 2024-06-23 08:46:35 发布

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本文详细介绍了如何使用 Pandas 的 sample 函数进行数据采样，包括随机采样固定数量和比例的样本、允许重复采样以及设置采样权重。通过这些方法，可以获取数据集的代表性子集，助力数据分析。

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在数据分析与处理中，经常需要对数据集进行采样以获取代表性的子集。Pandas 是一个强大的数据处理库，提供了 sample 函数来实现数据采样操作。本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 sample 函数以及相应的源代码。

首先，我们需要导入 Pandas 库，并创建一个示例数据集，方便后续演示：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
   
    'Name': ['Alice', 'Bob',

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使用Pandas进行数据采样

bug_code702的博客

09-24

333

在数据分析和处理中，经常需要对数据进行采样，以便从大型数据集中获取代表性的样本。Pandas是一个功能强大的Python库，提供了一系列用于数据处理和分析的工具。通过灵活使用参数，我们可以根据需求进行不同类型的采样，以满足数据分析和建模的需求。函数是Pandas库中用于进行数据采样的函数。的DataFrame对象，其中包含了需要进行采样的数据。参数指定每个样本的权重，从而实现按照指定列的分布进行采样。函数可以接受多个参数，用于指定采样的方式和数量。数据集中随机采样50%的数据，并将采样结果存储在。

pandas对dataframe的数据列进行随机抽样（Random Sample of Columns）、使用sample函数进行数据列随机抽样

data+scenario+science+insight

12-10

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pandas对dataframe的数据列进行随机抽样（Random Sample of Columns）、使用sample函数进行数据列随机抽样目录 pandas对dataframe的数据列进行随机抽样（Random Sample of Columns）、使用sample函数进行数据列随机抽样 #使用sample函数进行数据列随机抽样语法 #仿真数据 #使用sample函数进行数据列随机抽样（指定抽样列的个数） #使用sample函数进行数据列随机抽样（指定抽取列的比例） #使用samp

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【Pandas】深入解析Pandas中的统计汇总函数`sample()`

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qq_38614074的博客

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Pandas 的sample()函数是一个强大且灵活的工具，它允许我们从数据集中进行随机抽样。通过掌握其基本用法和进阶技巧，我们可以更有效地进行数据探索、模型训练和验证等任务。然而，在使用sample()函数时，我们也需要注意数据的分布、抽样方法的选择以及可重复性等问题，以确保抽样结果的准确性和可靠性。在实际应用中，我们应该根据具体需求选择合适的抽样方法和参数设置。例如，在处理不平衡数据集时，可能需要考虑使用加权抽样或分层抽样等方法来优化模型性能。

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今天我们来学习pandas中的DataFrame.sample方法。pandas数据清洗系列开篇先介绍这个方法并没有什么特殊含义，主要是因为今天工作中刚好用到了这个方法。简单地说，DataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。注意，这里说的是简单随机抽样，标识DataFrame.sample是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，接下来我们就来学习一下。

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qq_18351157的博客

06-04

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19_Pandas随机抽取行和列的样本（sample）在检查具有许多行的pandas.DataFrame，pandas.Series的数据时，使用sample（）方法随机抽取行或列（随机抽样）很方便。还有其他方法可用于检查pandas.DataFrame和pandas.Series数据，head（）和tail（），它们会返回第一行和最后一行。请参见以下文章。 18_Pandas.DataFrame，取得Series的头和尾（head和tail）将描述以下内容。 sample（）的默认行为指定

机器学习中使用pandas处理数据的基本操作

weixin_44871341的博客

07-08

1441

最近由于在进行一个比赛项目，时常用到pandas读取数据，并对数据进行操作，因此写下这一篇博文，以便日后查看，同时也希望对大家有帮助。文章目录加载数据（excel文件）合并四个传感器数据提取出对于标签的样本数据均衡处理制作训练集和测试集数据归一化处理训练模型加载数据（excel文件）我现在数据，在一个excel文件中。 import pandas as pd sensor1_data = pd.read_excel(sensor1) sensor2_data = pd.read_excel(senso

PandasDataframe.sample()使用介绍

qq_39954916的博客

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Pandas sample()用于从DataFrame中随机选择行和列。 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 参数 n：这是一个可选参数, 由整数值组成, 并定义生成的随机行数。 frac：它也是一个可选参数, 由浮点值组成, 并返回浮点值*数据帧值的长度。不能与参数n一起使用。 replace：由布尔值组成。如果为true, 则返回带有替换.

python-Pandas学习如何对数据集随机抽样？

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我们的目标是将原始数据处理成每隔30秒一个数据样本，且每个30秒内使用均值计算，如下图所示：代码： import pandas as pd # 转化为时间戳格式 df.loc[:, 'datetime'] = pd.to_datetime(df.loc[:, 'datetime']) # 按时间排序 df = df.sort_values(by='datetime') # 将‘time’列转化为索引 df = df.set_index('datetime') # >>> 关键

pandas中的resample的参数

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用resample可以很容易的筛选dataframe格式的数据的时间戳例如: dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5), datetime(2011, 1, 8), datetime(2011, 1, 9), datetime(2011, 1, 10), datetime(2011, 1, 12

python pandas实现下采样

霜叶的博客

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参考网址： pandas sample解释网址：https://blog.youkuaiyun.com/shiheyingzhe/article/details/81835821 import numpy as np import pandas as pd #通过numpy随机选取多数样本的采样下标 def lower_sample_data(df, percent=1): ''' ...

python科学计算笔记（十二）pandas的resample采样

春华秋实

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降采样：高频数据到低频数据升采样：低频数据到高频数据主要函数：resample()（pandas对象都会有这个方法） resample方法的参数参数说明 freq 表示重采样频率，例如‘M’、‘5min’，Second(15) how=’mean’ 用于产生聚合值的函数名或数组函数，例如‘mean’、‘ohlc’、np.max等，默认是

pandas sample

08-23

可以使用Pandas的sample()函数来对数据集进行随机抽样。sample()函数可以在DataFrame中随机选取指定数量或比例的行。它的语法格式如下：DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)。其中，n表示要选取的行数，frac表示要选取的比例，replace表示是否可以重复选取同一行，weights表示每一行的权重。通过调整这些参数，可以实现不同的抽样需求。与此类似，Numpy库中也有一个相似的功能函数numpy.random.choice()，可以从一个一维数组中生成随机样本。总结来说，Pandas的sample()函数是用来对数据集进行随机抽样的方法，而Numpy的random.choice()函数则是用来从一维数组中生成随机样本的方法。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Pandas(九)--数据采样](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43145427/article/details/124553560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行](https://blog.youkuaiyun.com/zhengxu25689/article/details/87347700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]