pandas 读取局域网文件_浅析pandas随机排列与随机抽样

超、凢脫俗 2022-10-25 11:20 165阅读 0赞

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：

import numpy as np

import pandas as pd

\#创建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

\#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)

0 1 2

2 6 7 8

3 9 10 11

0 0 1 2

1 3 4 5

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

import numpy as np

import pandas as pd

\#创建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

\#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)

0 1 2

0 0 1 2

1 3 4 5

1 3 4 5

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