随机采样以创建新的数据帧，其中每个数据帧的概率都相同，这取决于一个列python

。

随机采样是一种从给定数据集中随机选择样本的方法。在Python中，可以使用pandas库来进行随机采样并创建新的数据帧。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用pandas的sample()函数来进行随机采样。该函数可以接受以下参数：

• n: 指定要采样的样本数量。
• frac: 指定要采样的样本比例，取值范围为[0, 1]。
• replace: 指定是否允许重复采样，取值为True或False，默认为False。
• random_state: 指定随机数种子，用于复现随机采样结果。

下面是一个示例代码，展示如何进行随机采样并创建新的数据帧：

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 进行随机采样，采样数量为2
sampled_df = df.sample(n=2)

# 打印采样结果
print(sampled_df)

输出结果可能为：

   A   B
3  4   9
1  2   7

在这个示例中，我们创建了一个包含两列（A和B）的数据帧df。然后，我们使用sample()函数对df进行随机采样，采样数量为2。最后，我们打印出采样结果sampled_df。

对于随机采样的应用场景，它可以用于数据集的抽样调查、模型训练集和测试集的划分、数据集的平衡处理等。

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