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利用iloc實(shí)現(xiàn)DataFrame的隨機(jī)樣本分層

發(fā)布時(shí)間：2024-09-01 15:41:39 來(lái)源：億速云 閱讀：92 作者：小樊 欄目：編程語(yǔ)言

要使用iloc實(shí)現(xiàn)DataFrame的隨機(jī)樣本分層，首先需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層，然后在每個(gè)層次上隨機(jī)抽取樣本。以下是一個(gè)示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建一個(gè)模擬數(shù)據(jù)集
data = {'A': np.random.randint(1, 100, 100),
        'B': np.random.randint(1, 100, 100),
        'C': np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 100)}

df = pd.DataFrame(data)

# 對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分層
stratified_data = df.groupby('C')

# 定義要抽取的樣本數(shù)量
sample_size = 5

# 從每個(gè)層次上隨機(jī)抽取樣本
random_samples = []
for group_name, group_data in stratified_data:
    random_indices = np.random.choice(group_data.index, size=min(sample_size, len(group_data)), replace=False)
    random_samples.append(group_data.loc[random_indices])

# 將抽取的樣本合并為一個(gè)新的DataFrame
random_sampled_df = pd.concat(random_samples)

print(random_sampled_df)

這個(gè)示例首先創(chuàng)建了一個(gè)包含3列（A、B和C）的模擬數(shù)據(jù)集，其中C列有3個(gè)類別（a、b、c）。然后，我們使用groupby函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分層，并從每個(gè)層次上隨機(jī)抽取5個(gè)樣本。最后，我們將抽取的樣本合并為一個(gè)新的DataFrame。

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