DataFrame.sample(n=None,?frac=None,?replace=False,?weights=None,?random_state=None,?axis=None)[source]

從對象軸返回隨機的項目樣本。

您可以使用random_state來實現重現性。

參數：n：int, 可選

從軸返回的項目數。 不能與frac一起使用。

如果frac = None，則Default = 1。

frac：float, 可選

要返回的軸項的Fraction。不能與n一起使用。

replace：bool, 默認為 False

允許或不允許對同一行進行多次抽樣。

weights:?str或ndarray-like, 可選

默認的‘None’將導致相等的概率權重。

如果傳遞了一個Series，將與目標對象上的索引對齊。

權重中未被采樣對象發現的索引值將被忽略，

權重中未被采樣對象的索引值將被賦值為零。

如果在DataFrame上調用，

將在axis = 0時接受列的名稱。

除非權值是一個Series，

否則權值必須與被采樣的軸線長度相同。

如果權重的和不是1，它們將被規范化為和為1。

weights列中缺失的值將被視為零。不允許無限值。

random_state?：int,array-like,

BitGenerator, np.random.RandomState, 可選

如果int，array-like，或BitGenerator (NumPy>=1.17)，

種子為隨機數生成器，如果np.random。隨機狀態，用作numpy隨機狀態對象。

在版本1.1.0中改變:array-like和BitGenerator(用于NumPy>=1.17),

對象現在作為種子傳遞給np.random.RandomState()

axis?：{0或 ‘index’, 1或 ‘columns’, None}, 默認為 None

從軸返回的項目數。 不能與frac一起使用。 如果frac = None，

則Default = 1。

返回值：Series或 DataFrame

與調用者相同類型的新對象，

包含從調用者對象中隨機取樣的n項。

Notes

如果frac >1，則應將replacement設置為True。

例子>>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0],

... 'num_wings': [2, 0, 0, 0],

... 'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},

... index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])

>>> df

num_legs num_wings num_specimen_seen

falcon 2 2 10

dog 4 0 2

spider 8 0 1

fish 0 0 8

從中提取3個隨機元素Series?df['num_legs']：請注意，我們使用random_state來確保示例的可重復性>>> df['num_legs'].sample(n=3, random_state=1)

fish 0

spider 8

falcon 2

Name: num_legs, dtype: int64

隨機DataFrame替換的50％樣品：>>> df.sample(frac=0.5, replace=True, random_state=1)

num_legs num_wings num_specimen_seen

dog 4 0 2

fish 0 0 8

DataFramewith替換的upsample樣本：請注意，對于frac參數> 1?，replace參數必須為True>>> df.sample(frac=2, replace=True, random_state=1)

num_legs num_wings num_specimen_seen

dog 4 0 2

fish 0 0 8

falcon 2 2 10

falcon 2 2 10

fish 0 0 8

dog 4 0 2

fish 0 0 8

dog 4 0 2

使用DataFrame列作為權重。num_specimen_seen列中值較大的行?更可能被采樣>>> df.sample(n=2, weights='num_specimen_seen', random_state=1)

num_legs num_wings num_specimen_seen

falcon 2 2 10

fish 0 0 8

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python sample函数_Python pandas.DataFrame.sample函数方法的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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