使用pandas怎么实现一个随机排列与随机抽样功能-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关使用pandas怎么实现一个随机排列与随机抽样功能，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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 take() 函数的参数，通过应用 take() 函数就可实现按此随机排列来调整 Series 对象或 DataFrame 对象各行的顺序。
其示例代码 example1.py 如下：

import numpy as np
import pandas as pd
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
print(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
order = np.random.permutation(4)
#通过随机排列调整DataFrame各行顺序
newDf = df.take(order)
print(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(start,end,size)

函数中的参数说明如下：

• start：随机数的开始值；

• end：随机数的终止值；

• size：抽样个数。

  
  

通过 numpy.random.randint() 函数产生随机抽样的数据，通过应用 take() 函数就可实现随机抽取 Series 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
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
print(df)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11

#随机抽样
order = np.random.randint(0,len(df),size=3)
#通过随机抽样抽取DataFrame中的行
newDf = df.take(order)
print(newDf)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
1 3 4 5

关于使用pandas怎么实现一个随机排列与随机抽样功能就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。