淺析pandas隨機排列與隨機抽樣
更新時間：2021年01月22日 11:46:34 作者：元小瘋
這篇文章主要介紹了pandas隨機排列與隨機抽樣的相關(guān)資料，幫助大家更好的利用pandas進行數(shù)據(jù)分析，感興趣的朋友可以了解下
隨機排列
利用 numpy.random.permutation() 函數(shù)，可以返回一個序列的隨機排列。將此隨機排列作為 take() 函數(shù)的參數(shù)，通過應(yīng)用 take() 函數(shù)就可實現(xiàn)按此隨機排列來調(diào)整 Series 對象或 DataFrame 對象各行的順序。
其示例代碼 example1.py 如下：
import numpy as np import pandas as pd #創(chuàng)建DataFrame df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3)) print(df) 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 #創(chuàng)建隨機排列 order = np.random.permutation(4) #通過隨機排列調(diào)整DataFrame各行順序 newDf = df.take(order) print(newDf) 0 1 2 2 6 7 8 3 9 10 11 0 0 1 2 1 3 4 5
隨機抽樣
隨機抽樣是指隨機從數(shù)據(jù)中按照一定的行數(shù)或者比例抽取數(shù)據(jù)。隨機抽樣的函數(shù)如下：
numpy.random.randint(start,end,size)
函數(shù)中的參數(shù)說明如下：
- start：隨機數(shù)的開始值；
- end：隨機數(shù)的終止值；
- size：抽樣個數(shù)。
通過 numpy.random.randint() 函數(shù)產(chǎn)生隨機抽樣的數(shù)據(jù)，通過應(yīng)用 take() 函數(shù)就可實現(xiàn)隨機抽取 Series 對象或 DataFrame 對象中的數(shù)據(jù)。其示例代碼 example2.py 如下
import numpy as np import pandas as pd #創(chuàng)建DataFrame df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3)) print(df) 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 2 6 7 8 3 9 10 11 #隨機抽樣 order = np.random.randint(0,len(df),size=3) #通過隨機抽樣抽取DataFrame中的行 newDf = df.take(order) print(newDf) 0 1 2 0 0 1 2 1 3 4 5 1 3 4 5
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