dataframe sample 采样,抽样
20220324
https://blog.csdn.net/DSTJWJW/article/details/90667570
不重复随机抽样
20211223
# 读取数据集
test_data_all = pd.read_csv(PATH+'data_format1/test_format1.csv',chunksize=200000)for i,j in enumerate(test_data_all):if i == 0:test_data = jtrain_data_all = pd.read_csv(PATH+'data_format1/train_format1.csv',chunksize=1000000)for i,j in enumerate(train_data_all):if i == 0:train_data = j
抽样读取数据def read_csv(file_name, num_rows):return pd.read_csv(file_name, nrows=num_rows)居然可以直接抽样读取
20211010
无论是什么平台,用户的活跃度分布都是一个长尾分布,越活跃的用户对应的人数越少,但是其所占的行为越多。这种情况下,如果不考虑用户活跃度去筛选正负样本,难免活跃用户所占的权重就会增大,此时有效的解决办法是针对每个用户提取相同的正负样本。
采样要注意保持和原来的分布一样?
pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行
1 数据切片选取
1.1 pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行
1.1.1 功能说明
有时候我们只需要数据集中的一部分,并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。pandas中自带有抽样的方法。
功能相似:numpy.random.choice
Generates a random sample from a given 1-D numpy array.
1.1.2 使用说明
1. 函数名及功能
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)[source]
2. 输入参数说明
参数名称 | 参数说明 | 举例说明 |
n | 要抽取的行数 |
df.sample(n=3,random_state=1) |
frac |
抽取行的比例 |
df.sample(frac=0.8, replace=True, random_state=1) |
replace |
是否为有放回抽样, |
True:取行数据后,可以重复放回后再取 |
weights |
字符索引或概率数组 axis=0:为行字符索引或概率数组 |
|
random_state |
int: 随机数发生器种子 |
random_state=None,取得数据不重复 |
axis |
选择抽取数据的行还是列 |
也就是说axis=1时,在列中随机抽取n列,在axis=0时,在行中随机抽取n行。 |
3. 返回值说明
返回选择的N行元素的DataFrame对象。
http://www.taodudu.cc/news/show-63945.html
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