按类别获取Python dataframe中的随机样本

在Python中，可以使用pandas库来处理数据和创建数据框（dataframe）。要按类别获取数据框中的随机样本，可以使用pandas的sample()函数。

以下是完善且全面的答案：

概念：

数据框（dataframe）是一种二维数据结构，类似于表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

分类：

Python dataframe中的随机样本可以按照以下两种方式进行分类：

1. 按行获取随机样本：从数据框中随机选择指定数量的行。
2. 按列获取随机样本：从数据框中随机选择指定数量的列。

优势：

按类别获取Python dataframe中的随机样本具有以下优势：

1. 随机样本可以用于数据抽样，从大型数据集中获取代表性样本。
2. 可以用于数据分析和模型训练的数据预处理阶段。
3. 随机样本可以帮助发现数据集中的隐含模式和规律。

应用场景：

按类别获取Python dataframe中的随机样本适用于以下场景：

1. 数据科学和机器学习任务中的数据预处理和特征工程。
2. 统计分析和数据可视化中的样本选择和数据采样。
3. 数据挖掘和探索性数据分析中的数据子集选择。

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