python Pandas如何對數(shù)據(jù)集隨機(jī)抽樣
摘要：有時候我們只需要數(shù)據(jù)集中的一部分，并不需要全部的數(shù)據(jù)。這個時候我們就要對數(shù)據(jù)集進(jìn)行隨機(jī)的抽樣。pandas中自帶有抽樣的方法。
應(yīng)用場景：
我有10W行數(shù)據(jù)，每一行都11列的屬性。
現(xiàn)在，我們只需要隨機(jī)抽取其中的2W行。
實(shí)現(xiàn)方法很簡單：
利用Pandas庫中的sample。
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
n是要抽取的行數(shù)。（例如n=20000時，抽取其中的2W行）
frac是抽取的比列。（有一些時候，我們并對具體抽取的行數(shù)不關(guān)系，我們想抽取其中的百分比，這個時候就可以選擇使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）
replace：是否為有放回抽樣，取replace=True時為有放回抽樣。
weights這個是每個樣本的權(quán)重，具體可以看官方文檔說明。
random_state這個在之前的文章已經(jīng)介紹過了。
axis是選擇抽取數(shù)據(jù)的行還是列。axis=0的時是抽取行，axis=1時是抽取列（也就是說axis=1時，在列中隨機(jī)抽取n列，在axis=0時，在行中隨機(jī)抽取n行）
具體用法：
假設(shè)DataFrame為df
import pandas as pd df.sample(n=20000)
另外，介紹一種不是Pandas中的方法。如果想用Numpy這個庫進(jìn)行也可以。
import numpy as np np.random.sample(Your_index)
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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