Pandas的系统取样

Pandas是Python编程语言中用于数据分析与处理的库，它提供了各种数据结构和数据操作工具，在数据处理时十分常用。针对Pandas中的系统取样，下面做详细讲解：

简介

Pandas提供了一些函数来实现取样，包括两种方法，一种是固定数量的取样，一种是固定比例的取样：

这些函数都是基于数据集的行来进行操作。

df.sample(n)方法是从数据集df中随机选取n个样本，下面是一个例子，假设我们有一个30行2列的数据集df：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 2), columns=['A', 'B'])

我们可以从df中随机选取10个样本，代码如下：

df.sample(10)

df.sample(n)方法随机从df中选取n个样本，返回n行的子集数据。需要注意的是，如果n大于数据集的行数，则会抛出ValueError异常。

df.sample(frac)方法是从数据集df中随机选取占比为frac的样本。下面是一个例子，仍然使用上面的30行2列的数据集df：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 2), columns=['A', 'B'])

我们可以从df中随机选取占比为50%的样本，代码如下：

df.sample(frac=0.5)

在取样子集时，由于是随机抽样，因此在执行多次抽样操作得到的数据集可能会不同。

总体来说，Pandas的系统取样方法可以方便我们在数据处理时进行效率高的抽样操作。