Python Pandas Series.sample()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.sample()函数从一个轴的对象中返回一个随机的项目样本。我们也可以使用random_state来实现可重复性。

语法: Series.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

参数:
n :从轴上返回的项目数量。
frac :要返回的轴项的分数。
replace：有无替换的样品。
weights : 默认的 “无 “导致平等的概率加权。
random_state :随机数发生器的种子（如果是int），或numpy RandomState对象。
axis：轴进行采样。

返回：系列或数据框架

示例#1：使用Series.sample()函数从给定的Series对象中抽取随机的样本值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow'])
  
# Create the Datetime Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5', 'City 6']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.sample()函数从给定的Series对象中抽取一个随机的样本值。

# Draw random sample of 3 values
selected_cities = sr.sample(n = 3)
  
# Print the returned Series object
print(selected_cities)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.sample()函数成功地从给定的Series对象中返回了3个值的随机样本。

示例#2：使用Series.sample()函数从给定的Series对象中抽取随机的样本值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.sample()函数来选择一个随机样本，其大小相当于给定Series对象大小的25%。

# Draw random sample of size of 25 % of the original object
selected_items = sr.sample(frac = 0.25)
  
# Print the returned Series object
print(selected_items)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.sample()函数成功地从给定的Series对象中返回了一个2个值的随机样本，这个样本是原始Series对象的25%大小。