Pandas如何像np.random.seed一样给pd.sample设置种子

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中设置种子（seed），使得使用pd.sample方法时能够复现相同的随机抽样结果。pd.sample是Pandas提供的一种用于从DataFrame或Series中进行抽样的方法，通过设置种子，我们可以确保每次运行代码时得到相同的抽样结果。首先，让我们了解一下Pandas的pd.sample方法。

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什么是pd.sample方法

pd.sample方法是Pandas提供的一种用于随机抽样的方法。它可以从DataFrame或Series中随机选择指定数量或比例的样本。通常情况下，我们可以使用np.random.seed方法来设置种子，确保随机抽样的结果是可复现的。但是，对于Pandas的pd.sample方法来说，我们不能直接使用np.random.seed方法，需要借助numpy库来实现。

下面我们将演示如何使用Pandas的pd.sample方法进行随机抽样，并通过设置种子来复现相同的抽样结果。

首先，我们导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

然后，我们创建一个DataFrame作为示例：

data = {'A': range(1, 101), 'B': range(101, 201)}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们使用pd.sample方法对DataFrame进行随机抽样，抽取其中的5个样本，并设置种子为42：

np.random.seed(42)
sample = df.sample(5)
print(sample)

运行上述代码，我们将得到以下输出结果：

     A    B
90  91  191
14  15  115
51  52  152
61  62  162
50  51  151

现在，如果我们再次运行相同的代码（设置相同的种子），将会得到完全相同的结果。这可以确保我们在相同的数据集上进行随机抽样时，得到的结果是一样的。

使用numpy库设置种子

上述示例中，我们使用了numpy库的np.random.seed方法来设置种子。然而，Pandas的pd.sample方法并不直接支持使用这种方式设置种子。为了实现在Pandas中设置种子的效果，我们可以利用numpy库生成一个随机种子，并将其作为参数传递给pd.sample方法。

下面是具体的实现过程：

rng = np.random.default_rng(seed=42)
sample = df.sample(5, random_state=rng)
print(sample)

运行上述代码，我们将得到与之前完全相同的输出结果。

总结

本文介绍了如何在Pandas中像使用np.random.seed方法一样设置种子，以确保使用pd.sample方法进行随机抽样时能够复现相同的抽样结果。通过借助numpy库生成随机种子，并将其作为参数传递给pd.sample方法，我们可以轻松实现这一目标。

使用种子能够使我们在机器学习和数据分析等领域中进行可复现的实验和研究。因此，掌握在Pandas中如何设置种子是非常重要的技巧。希望本文对您有所帮助！