本文介绍: 对DataFrame进行随机抽样（有放回的随机抽样，replacement）: 使用pandas中的sample函数在数据分析中，对于大规模的数据集，我们需要进行随机抽样以获得代表性的样本。Pandas库提供了一个名为sample()的方法，能够方便地实现DataFrame的随机抽样。使用sample()方法的基本语法如下：其中，n和frac参数只需选择其中一个即可，用于指定抽取的行数或比例。replace参数默认为False，表示不放回抽样；如果设置为True，表示进行有放回的随机抽样。
对DataFrame进行随机抽样（有放回的随机抽样，replacement）: 使用pandas中的sample函数
在数据分析中，对于大规模的数据集，我们需要进行随机抽样以获得代表性的样本。Pandas库提供了一个名为sample()的方法，能够方便地实现DataFrame的随机抽样。
df.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| n | 抽取的行数 |
| frac | 抽取的比例 |
| replace | 是否放回抽样 |
| weights | 随机采样权重 |
| random_state | 随机种子 |
| axis | 抽取的轴方向 |
其中，n和frac参数只需选择其中一个即可，用于指定抽取的行数或比例。replace参数默认为False，表示不放回抽样；如果设置为True，表示进行有放回的随机抽样。
import pandas as pd
import numpy as np
生成一个10x5的DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), col
原文地址:https://blog.csdn.net/CodeWG/article/details/130374117
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