使用熊猫怎么实现一个随机排列与随机抽样功能 - 行业资讯

　　介绍

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随机排列

利用numpy.random.permutation()函数,可以返回一个序列的随机排列。将此随机排列作为采取()函数的参数,通过应用带()函数就可实现按此随机排列来调整系列对象或DataFrame对象各行的顺序。
其示例代码例二。py如下:

import numpy as np 　　import pandas as pd 　　#创建DataFrame 　　时间=df pd.DataFrame (np.arange (12) .reshape (4,3)) 　　打印(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　　时间=order np.random.permutation (4) 　　#通过随机排列调整DataFrame各行顺序　　时间=newDf df.take(顺序) 　　打印(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(开始、结束大小)

函数中的参数说明如下:

<李>

开始:随机数的开始值;

<李>

结束:随机数的终止值;

<李>

大小:抽样个数。

通过numpy.random.randint()函数产生随机抽样的数据,通过应用带()函数就可实现随机抽取系列对象或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 　　时间=df pd.DataFrame (np.arange (12) .reshape (4,3)) 　　打印(df) 　　0,1,2 　　0,0,1,2 　　1,3,4,5 　　2,6,7,8 　　3,9,10,11 　　　　#随机抽样　　时间=order np.random.randint (0, len (df)、大?3) 　　#通过随机抽样抽取DataFrame中的行　　时间=newDf df.take(顺序) 　　打印(newDf) 　　0,1,2 　　0,0,1,2 　　1,3,4,5 　　1,3,4,5

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