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#1. 概念：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
#随机抽样函数：DataFrame.sample(n,frac,replace=False)
#n:按个数抽样
#frac:按百分比抽样
#注：以上两个参数只能任意设置一个
#replace:是否可放回抽样，默认为False不可放回（所谓能否放回即被抽取过的数据还能不能被再次抽取）
#返回值:抽样后的数据框
import numpy
import pandas
df = pandas.read_csv('D:/workspaces/python/pythonStudy/14.csv')
#设置随机种子
numpy.random.seed(seed=2)
#按照个数抽样
df.sample(n=10) #随机抽取10条记录
#按照百分比抽样
df.sample(frac=0.02) #抽取百分之二的数据
df.sample(n=10,replace=True) #可放回的随机抽样
#分组抽样：
gbr = df.groupby("class") #按班级分组
gbr.groups #得到所有的分组字典。每一组的成员是各行的索引
#基于上述知识：
#1. 按个数进行分组抽样：
#使用字典定义抽样方式：1班中抽2个人，2班抽4个人，3班抽6个人
typicalNDict = {
1:2,
2:4,
3:6
}
def typicalSampling(group,typicalNDict):
#print("test");
name = group.name
print (name)
n = typicalNDict[name]
tempresult = group.sample(n=n)
print (tempresult)
return tempresult
result = df.groupby('class',group_keys=False).apply(typicalSampling,typicalNDict)
#通过typicalSampling方法中打印的测试方法可以看到，该方法一共被调用了三次(因为一共得到了三个分组DataFrame)，result的最终结果是三次调用结果的并集
#注：实际上typicalSampling会调用4次，通过在方法的第一行打印一些内容就可以看到，官方解释：apply在第一列/行上调用func两次，以决定是否可以进行某些优化www.cnblogs.com/wkang/p/101…
#奇怪的是：如果不在name = group.name之前打印内容，就看不出方法调用了4次
#2.使用百分比进行分组抽样：
typicalFracDict = {
1:0.2,
2:0.4,
3:0.6
}
def typicalSampling(group,typicalFracDict):
name = group.name
frac = typicalFracDict[name]
return group.sample(frac=frac)
result = df.groupby('class',group_keys=False).apply(typicalSampling,typicalFracDict) |
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