在pyspark 2.4.0中使用sampleBy的样本大小

在pyspark 2.4.0中，使用sampleBy函数可以根据指定的列和样本比例来获取样本数据。该函数可以用于数据抽样、数据分析和模型训练等场景。

sampleBy函数的语法如下：

sampleBy(col, fractions, seed=None)

参数说明：

• col: 指定的列，用于进行样本抽样的依据。
• fractions: 字典类型的参数，指定每个值的样本比例。字典的键为列的值，值为对应的样本比例。
• seed: 随机种子，用于控制随机性，可选参数。

样本大小的计算方式为：样本大小 = 样本比例 * 数据总量。

使用sampleBy函数的步骤如下：

1. 导入pyspark模块：

from pyspark.sql import SparkSession

1. 创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

1. 加载数据集：

df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

1. 使用sampleBy函数进行样本抽样：

fractions = {1: 0.5, 2: 0.3, 3: 0.2}  # 指定每个值的样本比例
sampled_df = df.sampleBy("column_name", fractions, seed=42)

其中，"column_name"为样本抽样的依据列名。

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