Python之pandas的三种sample采样方法

发布网友发布时间：2024-09-29 06:23

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热心网友时间：2024-11-08 20:35

在Python的pandas库中，有多种灵活的采样方法来处理DataFrame。本文将介绍随机抽样、百分比采样、有条件采样以及以恒定速率采样的应用。

首先，随机抽样是通过pandas的sample()函数实现的，可以指定确切的行数n，如抽取100行，或者以百分比frac表示，如抽取50%的行。在数据集中，例如iris数据集，150行的DataFrame可以按这些方式进行采样。

有条件采样允许基于特定条件筛选行，如sepal width小于3的样本。通过创建条件布尔系列，我们可以确定符合条件的行数，如57行，然后进行采样。

另一种策略是恒定速率采样，比如每4行取一个样本。通过设置速率并应用sample()函数，即使在数据量不均匀时，也能保证相邻样本间的间隔一致。

在采样后，我们还可以获取数据集剩余部分。有两种方法：一是将采样后的子集从原数据中减去，形成新的DataFrame；二是直接选择原数据中除采样部分之外的行。

掌握这些pandas的采样技巧，能帮助你在处理数据时，灵活、高效地选取所需部分，满足各种数据分析需求。