pandas实现对dataframe抽样

最新推荐文章于 2025-11-30 17:33:22 发布
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#python #随机抽样 #分层抽样 #pandas

博客介绍了随机抽样和分层抽样，还提及可利用sklearn中的函数灵活进行抽样，涉及Python和pandas相关知识，为信息技术领域的数据抽样操作提供了思路。

随机抽样

import pandas as pd
#对dataframe随机抽取2000个样本
pd.sample(df, n=2000)

分层抽样

利用sklean中的函数灵活进行抽样

from sklearn.model_selection import train_test_split
#y是在X中的某一个属性列
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, stratify=y)
pandas对dataframe的数据行（rows）进行随机抽样:使用sample函数进行数据行（rows）随机抽样
data+scenario+science+insight
11-06 793
pandas对dataframe的数据行（rows）进行随机抽样:使用sample函数进行数据行（rows）随机抽样 目录 pandas对dataframe的数据行（rows）进行随机抽样:使用sample函数进行数据行（rows）随机抽样 #使用sample函数进行数据行随机抽样语法 #仿真数据 #使用sample函数进行数据行随机抽样（指定抽样行的个数） #使用sample函数进行数据行随机抽样（指定抽取行的比例） #使用sample函数进行数据行随机抽样（有放回的随机抽样，repla
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 1027
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
pandas.DataFrame.sample使用实例
02-15
pandas.DataFrame.sample使用实例 有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。
python dataframe实现分层抽样函数
qq_42738639的博客
03-30 1392
实现的逻辑比较简单，只是把dataframe自带的sample函数结合了value_counts()进行了优化，从而实现了分层抽样。
一文读懂K-均值（K-Means）算法：原理、实现与应用
最新发布
码路同行
11-30 1084
K-Means算法是数据挖掘和机器学习中广泛使用的无监督聚类方法。本文全面介绍了K-Means的核心原理、实现步骤和关键问题。该算法通过计算样本与簇中心的距离，迭代优化将数据划分为K个簇，目标是最小化误差平方和(SSE)。文章详细讲解了K值选择的两种主要方法（肘部法则和轮廓系数），并分析了算法的优缺点：高效易用但对初始值和异常值敏感。最后通过Python代码演示了在鸢尾花数据集上的实际应用，包括数据标准化、肘部法则确定K值和聚类结果可视化。
分层抽样
u010970317的博客
09-27 608
分层抽样 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randn(20).reshape(10,2)) df['2'] = [5,5,5,5,5,2,2,2,3,3] typicalNDict={ 5:3, 2:2, 3:1 } #函数定义 def typicalsamling(group,typicalNDict): name=group
pandas实现对dataframe随机抽样、分层抽样
sweet_tea_的博客
01-02 1867
pandas实现对dataframe随机抽样、分层抽样
pandas.DataFrame.sample随机抽样
yueyuebalala的博客
08-18 1114
pandas.DataFrame.sample随机抽样 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 函数作用 从DataFrame总数居中随机选取一定量的数据 参数解释
【Pandas】pandas DataFrame sample
weixin_39648905的博客
06-05 1273
`pandas.DataFrame.sample()` 是一个用于**从 DataFrame 中随机抽取样本行或列**的方法。它支持按指定数量（`n`）或比例（`frac`）抽样，支持有放回或无放回抽样，并可用于数据分析、数据清洗、模型训练前的数据划分等场景。
pandas按某2列进行分层随机抽样
霜叶的博客
08-04 512
在某些情况下，你可能需要按多列组合后的分组进行分层随机抽样。pandas 提供了灵活的数据操作方法，你可以使用groupby和apply方法结合sample来实现这种需求。具体来说，你可以先按多列分组，然后对每个分组进行随机抽样。
使用Pandas进行DataFrame数据行的随机抽样
HackDashX的博客
09-05 532
通过使用Pandas的sample函数，我们可以轻松地从DataFrame中随机选择一定数量的数据行。在本文中，我将向您展示如何使用Pandas的sample函数进行数据行的随机抽样。无论是抽样指定数量的数据行还是根据某一列的值进行加权抽样，Pandas都提供了简单而强大的工具来满足您的需求。上述代码中，我们使用了sample函数，并将n参数设置为2，表示我们要从DataFrame中随机抽样两行数据。在上述代码中，我们将frac参数设置为0.5，这意味着我们要从DataFrame中随机抽样50%的数据行。
DataFrame.groupby()所见的各种用法详解
09-16
主要介绍了DataFrame.groupby()所见的各种用法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Python数据分析（8）—-用Pandas实现数据分层抽样
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在进行数据处理时，我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证，因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样： 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 本例说明： 本例中用到的数据是高分一号遥感数据，数据格式如下图所示，其中B1-B4四列是波长，TYPE是地物类型，本例中地物一共分为6类，分别用数字1
dataframe sample 采样,抽样
kyle1314608的博客
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pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行 1    数据切片选取 1.1    pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行 1.1.1     功能说明          &...
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pandas 分层按列随机抽样
霜叶的博客
08-04 665
实现一个多步骤的过程以达到根据类别分层随机抽样，然后从特定的 ID 中选取相关的样本。下面的代码展示了如何用 pandas 来实现这些步骤。
Python pandas 分层抽样 超简洁
lzz0987654321的博客
07-25 2867
这段时间在打一个机器学习比赛，遇到分层抽样的需求。在网上查了一下，虽然也有前辈用pandas写出来过，但代码有很多冗余，于是我又重写了一个超简洁的版本。注释应该还算清晰，各位可以自取。seed随机抽取与打乱顺序时用到的随机数种子，默认为None。当输入一个数字的时候，输出的样本及样本顺序都会固定。返回的是训练样本和测试样本，两个样本不重叠，且合在一起包含了全部样本。sample_data原始数据，示例中‘label’列是分层依据。train_proportion训练集抽取比例，默认70%......
Pandas随机抽样——《Python数据分析库Pandas》
Python老吕的博客
05-25 1906
Pandas作为Python数据分析领域的强大工具，其随机抽样功能为数据分析和机器学习提供了极大的便利。通过了解Pandas的抽样方法、参数和最佳实践，我们可以更加高效和准确地从原始数据集中选取具有代表性的样本，为后续的数据分析和模型训练奠定坚实的基础。随着数据分析需求的不断发展和技术的不断进步，我们期待Pandas在随机抽样方面能够继续提供更加强大和灵活的功能，以满足广大数据科学家和机器学习工程师的需求。👨‍💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥。
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