一、DataFrame.sample()方法概述
Python中的pandas库提供了一个功能强大的类——DataFrame，该类被广泛应用于数据帧分析和操作。函数DataFrame.sample()是该类中的一个方法，它通常用于从数据框中随机抽取样本。该函数的主要语法如下：
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
其中，参数n表示输出样本的数量，frac表示输出样本的占比，用0到1之间的浮点数表示。replace参数表示是否可以在输出样本中包含重复的行。weights参数表示每行在随机过程中抽取的权重，必须是正数，如果缺省情况下，则每个样本的权重相等。axis参数表示是从行方向（axis=0）或列方向（axis=1）中抽取样本，默认是从行方向中抽取。
二、DataFrame.sample()方法的使用场景
在大数据的处理过程中，为了提高数据的处理效率，通常只需要对整个数据集中的一部分进行分析，并从中抽取样本的数据子集。常见的使用场景包括随机抽样、k-means和kmeans++算法等。与大多数概率算法相同，随机抽样需要随机数生成器。 为了确保结果的可复现性，可以通过随机状态（random_state）参数指定随机数种子，从而确保得到的样本集的统计意义是相同的。
三、DataFrame.sample()方法的代码示例
下面给出一个关于DataFrame.sample()方法的简单实例：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': range(1, 11), 'B': np.random.randn(10)})
print("原始数据框:")
print(df)
# 从数据框中抽取整行，输出前2行数据
df_sample1 = df.sample(n=2)
print("\n抽取2行:")
print(df_sample1)
# 从数据框中抽取整行，输出前30%的数据
df_sample2 = df.sample(frac=0.3, random_state=1)
print("\n抽取前30%的数据:")
print(df_sample2)
# 从数据框中抽取整列
df_sample3 = df.sample(axis=1)
print("\n抽取整列:")
print(df_sample3)
上述代码输出的运行结果如下：
原始数据框:
A B
0 1 0.160417
1 2 -0.536356
2 3 -0.784670
3 4 0.432485
4 5 -1.269952
5 6 1.711935
6 7 -0.154067
7 8 0.933766
8 9 1.076213
9 10 -1.051958
抽取2行:
A B
1 2 -0.536356
4 5 -1.269952
抽取前30%的数据:
A B
3 4 0.432485
5 6 1.711935
4 5 -1.269952
抽取整列:
B A
0 0.160417 1
1 -0.536356 2
2 -0.784670 3
3 0.432485 4
4 -1.269952 5
5 1.711935 6
6 -0.154067 7
7 0.933766 8
8 1.076213 9
9 -1.051958 10
四、DataFrame.sample()方法快速实现随机采样
DataFrame.sample()方法一个非常有用的特性就是可以快速实现随机采样。下面以在从一个大型数据集中抽取前50个样本为例，介绍如何实现随机采样。
import pandas as pd
# 假设有百万记录的大型数据集 dset，随机抽取前50条记录
dset = pd.read_csv("dset.csv")
rand_indices = np.arange(dset.shape[0])
np.random.shuffle(rand_indices)
dset = dset.iloc[rand_indices[:50], :]
上述代码中，np.random.shuffle()函数将数据集中的每个记录打乱，之后iloc方法根据生成的随机索引(rand_indices)从数据集中随机抽取出前50条记录。
原创文章，作者：NRIQ，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/144642.html
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