pandas数据上采样

最新推荐文章于 2025-03-25 11:52:43 发布
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分类专栏： pandas python 文章标签： python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/RuGe_Lee/article/details/124075456
版权
本文详细介绍了Pandas库中DataFrame对象的采样方法，包括如何使用`sample`函数进行数据扩增。即使设置`replace=True`，原始数据框不会改变，需用新变量接收。此外，`frac`参数可设置大于1的值以实现数据的过采样。通过这些技巧，可以有效地调整数据集大小和分布。

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引用官方文档

官方描述

采样时第一个参数可以选择比目前dataFrame大小更大的数，不过需要加replace=True。友情提示：虽然replace=True，但是df没变，需要使用变量接收。

df_upsample = df.sample(n=max_lenth, replace=True,random_state=0)

frac设置采样比例可以比1大。

df_upsample = df.sample(frac=2, replace=True,random_state=0)

使用Pandas进行数据采样
bug_code702的博客
09-24 323
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数据重采样——《Python数据分析库Pandas》
Python老吕的博客
05-25 1417
除了使用 Pandas 内置的聚合函数和填充方法外，我们还可以根据具体需求自定义重采样规则。例如，我们可以结合apply()方法，在重采样过程中应用自定义的函数来处理数据。这使得 Pandas 的数据重采样功能更加灵活和强大。通过本文的详细介绍和案例分析，我们深入了解了Pandas数据重采样的基本概念、使用方法、高级技巧以及实际应用。Pandas 的强大功能和灵活性使得我们能够轻松应对各种复杂的时间序列数据重采样需求，为数据分析和挖掘提供了有力的支持。
pandas采样
霜叶的博客
08-04 813
pandas 提供了丰富的参数和功能，让sample方法能够满足各种随机抽样的需求，包括指定抽样数量、按比例抽样、设置随机种子、有无放回抽样以及按列和分层抽样。这些功能在数据分析和处理过程中非常有用，有助于快速获取具有代表性的小样本进行分析。
【漫话机器学习系列】160.上采样（Upsampling）
最新发布
IT古董
03-25 1593
在数据科学、机器学习和深度学习中，上采样（Upsampling）是一种常用于解决类别不平衡问题的技术。它的核心思想是通过重复放回抽样或其他合成数据的方法，使样本较少的类别（小类）增加，从而使其样本数量与样本较多的类别（大类）接近平衡。 这种方法在分类任务、计算机视觉、信号处理等领域广泛应用，尤其适用于二分类或多分类任务中类别分布严重不均衡的情况。
pandas实现上采样和下采样
斯人若彩虹，遇上方知有！
02-09 1487
pandas实现上采样和下采样操作
Pandas 对行数据过采样以及抽样
赫凯的博客
09-28 1022
【代码】Pandas 对行数据过采样以及抽样。
Pandas数据重采样
qq_37135484的博客
09-27 2101
数据重采样 时间数据由一个频率转换到另一个频率 降采样 升采样 import pandas as pd import numpy as np #先生成一份时间序列数据 rng = pd.date_range('1/1/2019', periods=90, freq='D') ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng) ts.head...
Pandas resample数据重采样
ccc369639963的博客
05-11 1197
Pandas resample数据重采样 数据重采样是将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程，它主要有两种实现方式，分别是降采样和升采样，降采样指将高频率的数据转换为低频率，升采样则与其恰好相反，说明如下： 方法 说明 降采样 将高频率(间隔短)数据转换为低频率(间隔长)。 升采样 将低频率数据转换为高频率。 Pandas 提供了 resample() 函数来实现数据的重采样。 降采样 通过 resample() 函数完成数据的降采样，比如按天计数的频率转换为按月计数。 impo
pandas数据加权采样
09-27
pandas数据加权采样是一种在数据分析中常用的采样方法。它可以根据每个样本的权重来决定采样的概率，从而实现对不同样本的不同采样概率。在pandas库中，可以使用sample方法来进行数据加权采样。可以通过指定参数...
用Pandas的resample进行上采样/下采样
m0_37712157的博客
10-24 2570
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Pandas(九)--数据采样
Hanscal
05-03 4493
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过采样原理介绍
12-02
从事音频算法开发的同行们，建议看看，文章介绍的很浅显易懂
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实现对DataFrame对象随机采样 pandas是基于numpy建立起来的，所以numpy大部分函数可作用于DataFrame和Series数据结构。 numpy.random.permutation（n）函数可以产生0~n范围内的n个随机数，输出形式为numpy数组。 In: import numpy as npsampler = np.random.permutatio...
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# 对温度做分段常数逼近处理，下采样 def constant_appro_low(df_data_by_date_tem): df_data_by_date_tem = df_data_by_date_tem.reset_index(drop=True) df_appro = pd.DataFrame() date_index = pd.date_range(end = ...
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