文章目錄
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- 1.pd.DataFrame.sample
- 2.官方案例
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1.pd.DataFrame.sample
描述
對資料集進行随機抽樣，從對象軸傳回随機的樣本,您可以使用random_state進行再現
參數
n : int, optional
從對應軸要抽取的行數,不能與frac一起使用，如果frac = None，則預設= 1
frac : float, optional
從對應軸抽取行的比例，不能與n連用
replace : bool, default False
是否為有放回抽樣；True:有放回抽樣，False:未放回抽樣
weights : str or ndarray-like, optional
字元索引或機率數組
axis=0:為行字元索引或機率數組
axis=1:為列字元索引或機率數組
random_state : int, array-like, BitGenerator, np.random.RandomState, optional
随機數發生器種子
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’, None}, default None
選擇抽取資料的行還是列,預設抽取行
axis=0:表示抽取行
axis=1:表示抽取列
傳回值
Series or DataFrame
傳回選擇的n行或n列元素的Series or DataFrame對象
2.官方案例
從df[‘num_legs’]序列中提取3個随機元素:注意，我們使用random_state來確定示例的再現性
frac>1時，replace=True
采用列作為weights時，該列中較大的值可能更容易被采樣