Pandas按行值采样dataframe
在本文中,我们将介绍如何使用Pandas按行值采样dataframe。通过采样,我们可以随机选择部分数据来进行分析和处理,从而提高我们的数据分析效率。
阅读更多:Pandas 教程
在Pandas中使用sample()方法进行采样
Pandas中的sample()方法可以直接对dataframe进行采样。该方法可以接受多个参数,包括n、frac、replace、weights等参数。
- n: 采样行数,可以为整数或占比。
- frac: 采样占比,取值范围为(0, 1]。
- replace: 是否可重复采样,默认为False。
- weights: 样本权重,必须与dataframe的行数相同。
以下是一个示例,我们从一个dataframe中随机选择10%的数据进行采样:
输出:
在本示例中,我们从原始dataframe中随机选择10%的数据,生成了一个新的sampled_df。
在实际应用中,我们可能需要根据某些条件进行采样,比如只选择某一列中满足条件的行。下面我们将介绍如何在Pandas中使用布尔条件进行采样。
使用布尔条件进行采样
在Pandas中,我们可以直接使用布尔条件对dataframe进行筛选和采样。下面是一个示例,我们从一个dataframe中选择”sex”列为”female”的所有行。
输出:
在本示例中,我们使用了df[‘sex’] ‘female’这个布尔条件对dataframe进行了筛选和采样,得到了一个新的female_df。
使用query()方法进行复杂条件筛选
在实际应用中,我们可能需要根据复杂的条件进行筛选。此时,我们可以使用query()方法对dataframe进行筛选。query()方法可以接受一个字符串类型的条件表达式,例如 “A > B”,”A 1 and B < 3″ 等。
下面是一个示例,我们从一个dataframe中选择”age”列大于30并且”sex”列为”male”的所有行。
输出:
在本示例中,我们使用了query()方法对dataframe进行筛选,得到了一个新的selected_df。
其他采样方法
除了上述介绍的样本采样方法之外,还有一些其他采样方法,例如分层采样、轮换采样、聚类采样等等。这些方法在实际应用中也有很多场景,读者可以根据自己的需求进行学习和掌握。
总结
在本文中,我们介绍了Pandas中如何按行值采样dataframe,主要通过sample()方法和布尔条件进行采样。同时,我们还介绍了使用query()方法进行复杂条件筛选的方法。希望本文对读者在进行数据分析时能有所帮助。