这篇文章主要介绍了pandas随机排列与随机抽样的相关资料,帮助大家更好的利用pandas进行数据分析,感兴趣的朋友可以了解下

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

以上就是详解pandas随机排列与随机抽样的详细内容,更多关于pandas随机排列与随机抽样