浅析pandas随机排列与随机抽样
随机排列
利用numpy.random.permutation()函数，可以返回一个序列的随机排列。将此随机排列作为take()函数的参数，通过应用take()函数就可实现按此随机排列来调整Series对象或DataFrame对象各行的顺序。
其示例代码example1.py如下：
importnumpyasnp importpandasaspd #创建DataFrame df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3)) print(df) 012 0012 1345 2678 391011 #创建随机排列 order=np.random.permutation(4) #通过随机排列调整DataFrame各行顺序 newDf=df.take(order) print(newDf) 012 2678 391011 0012 1345
随机抽样
随机抽样是指随机从数据中按照一定的行数或者比例抽取数据。随机抽样的函数如下：
numpy.random.randint(start,end,size)
函数中的参数说明如下：
- start：随机数的开始值；
- end：随机数的终止值；
- size：抽样个数。
通过numpy.random.randint()函数产生随机抽样的数据，通过应用take()函数就可实现随机抽取Series对象或DataFrame对象中的数据。其示例代码example2.py如下
importnumpyasnp importpandasaspd #创建DataFrame df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3)) print(df) 012 0012 1345 2678 391011 #随机抽样 order=np.random.randint(0,len(df),size=3) #通过随机抽样抽取DataFrame中的行 newDf=df.take(order) print(newDf) 012 0012 1345 1345
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