pandas采样的实现方法
作者：frostjsy
pandas提供了多种方法进行随机采样,包括指定数量、按比例、设置随机种子、有无放回抽样及按列和分层抽样,下面就来介绍一下,感兴趣的可以了解一下
在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行随机采样，以便获取具有代表性的小样本或进行数据拆分。pandas 提供了非常方便的方法来实现随机采样。
基本用法：DataFrame 的 sample 方法
pandas 的 DataFrame 提供了 sample 方法用于随机采样，下面说明其基本用法和常见参数：
示例数据
首先，创建一个示例 DataFrame：
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank', 'Grace', 'Hannah'],
'age': [25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60],
'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'Phoenix', 'Philadelphia', 'San Antonio', 'San Diego']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
示例 1：随机抽取指定数量的行
可以使用 n 参数指定抽取的行数：
# 随机抽取 3 行数据 sampled_df = df.sample(n=3) print(sampled_df)
示例 2：按比例随机抽样
可以使用 frac 参数指定抽样的比例，例如 frac=0.5 表示随机抽取 50% 的行数：
# 随机抽取 50% 的行 sampled_df = df.sample(frac=0.5) print(sampled_df)
示例 3：随机抽样时指定随机种子
为了保证每次抽样结果相同，可以使用 random_state 参数指定随机种子：
# 随机抽取 3 行数据，并指定随机种子 sampled_df = df.sample(n=3, random_state=1) print(sampled_df)
示例 4：按行或按列随机抽样
默认情况下，sample 是按行抽样（axis=0），也可以设置 axis=1 来按列进行抽样：
# 按列随机抽取 2 列 sampled_df = df.sample(n=2, axis=1) print(sampled_df)
示例 5：返回是否放回抽样
默认情况下，sample 是不放回抽样，即一个样本只会被抽取一次。可以设置 replace=True 来进行有放回抽样：
# 进行有放回抽样，随机抽取 10 个样本 sampled_df = df.sample(n=10, replace=True, random_state=1) print(sampled_df)
示例 6：按某列进行分层随机抽样
有时需要按某列的值进行分层随机抽样，可以使用 groupby 和 apply 方法结合 sample 来实现：
# 按 'city' 列进行分层随机抽样，每个城市随机抽取 1 行
sampled_df = df.groupby('city').apply(lambda x: x.sample(n=1, random_state=1)).reset_index(drop=True)
print(sampled_df)
总结
pandas 提供了丰富的参数和功能，让 sample 方法能够满足各种随机抽样的需求，包括指定抽样数量、按比例抽样、设置随机种子、有无放回抽样以及按列和分层抽样。这些功能在数据分析和处理过程中非常有用，有助于快速获取具有代表性的小样本进行分析。
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