sample()函數(shù)🔍

• DataFrame.sample()用于隨機(jī)獲取數(shù)據(jù)并返回結(jié)果，類似于random.sample()函數(shù)

• 語(yǔ)法👇：

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

n：可選參數(shù)，整數(shù)，定義生成的隨機(jī)行數(shù)。

frac：可選參數(shù)，浮點(diǎn)數(shù)，并返回浮點(diǎn)值數(shù)據(jù)幀值的長(zhǎng)度，不能與參數(shù)n一起使用；注意，如果frac>1，replace必須設(shè)置為True。

replace：布爾值。如果為true, 則返回帶有替換的樣本，替換的默認(rèn)值為false。

weights：可選參數(shù), 由類似于str或ndarray的參數(shù)組成。默認(rèn)值“None”將導(dǎo)致相等的概率加權(quán)。

random_state：可選參數(shù)，由整數(shù)或np.random.RandomState組成。

axis：由整數(shù)或字符串值組成的可選參數(shù)。 0“行”和1“列”。

返回：與調(diào)用者相同類型的新對(duì)象, 其中包含從調(diào)用者對(duì)象中隨機(jī)采樣的n個(gè)項(xiàng)目。

• 例子🌰

>>>df=pd.DataFrame(np.arange(5*4).reshape((5,4))) >>>df0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 4 16 17 18 19 >>>df.sample(n=3) #隨機(jī)抽取三行0 1 2 3 3 12 13 14 15 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 #frac=0.5表示隨機(jī)抽取50%的數(shù)據(jù)，默認(rèn)對(duì)行數(shù)據(jù)進(jìn)行操作；replace=True表示有放回抽樣。 >>>df.sample(frac=0.5, replace=True, random_state=1) 0 1 2 3 3 12 13 14 15 4 16 17 18 19

總結(jié)

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