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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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