Python | Pandas data frame.sample()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-data frame-sample/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。Pandas 就是其中之一，它让数据的导入和分析变得更加容易。
Pandas **sample()**用于从函数调用方数据帧中生成一个样本随机行或列。
语法:
数据帧样本(n =无，frac =无，替换=假，权重=无，随机状态=无，轴=无)
参数:
n: 整数值，要生成的随机行数。 frac: 浮点值，返回(浮点值数据帧值的长度)。frac 不能与 n. 一起使用。替换:布尔值，如果为真，则返回替换样本。 random_state: int 值或 numpy.random.RandomState，可选。如果设置为特定整数，将在每次迭代中返回与示例相同的行。 轴:* 0 或“行”代表行，1 或“列”代表列。
返回类型:与调用者类型相同的新对象。
要下载使用的 CSV 文件，点击这里。
示例#1: 数据帧中的随机行
在此示例中，两个随机行由。sample()方法，稍后进行比较。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# generating one row
row1 = data.sample(n = 1)
# display
row1
# generating another row
row2 = data.sample(n = 1)
# display
row2
输出:
如输出图像所示，生成的两个随机样本行互不相同。
示例#2: 生成数据帧的 25%样本 在本示例中，从数据帧中生成 25%的随机样本数据。
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("employees.csv")
# generating one row
rows = data.sample(frac =.25)
# checking if sample is 0.25 times data or not
if (0.25*(len(data))== len(rows)):
print( "Cool")
print(len(data), len(rows))
# display
rows
输出: 如输出图像所示，生成的样本长度为数据帧的 25%。样本也是随机生成的。
