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這篇文章主要介紹了python中Pandas對數據集隨機抽樣的案例分析，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
摘要：有時候我們只需要數據集中的一部分，并不需要全部的數據。這個時候我們就要對數據集進行隨機的抽樣。pandas中自帶有抽樣的方法。
應用場景：
我有10W行數據，每一行都11列的屬性。
現在，我們只需要隨機抽取其中的2W行。
實現方法很簡單：
利用Pandas庫中的sample。
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
n是要抽取的行數。（例如n=20000時，抽取其中的2W行）
frac是抽取的比列。（有一些時候，我們并對具體抽取的行數不關系，我們想抽取其中的百分比，這個時候就可以選擇使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）
replace：是否為有放回抽樣，取replace=True時為有放回抽樣。
weights這個是每個樣本的權重，具體可以看官方文檔說明。
random_state這個在之前的文章已經介紹過了。
axis是選擇抽取數據的行還是列。axis=0的時是抽取行，axis=1時是抽取列（也就是說axis=1時，在列中隨機抽取n列，在axis=0時，在行中隨機抽取n行）
具體用法：
假設DataFrame為df
import pandas as pd df.sample(n=20000)
另外，介紹一種不是Pandas中的方法。如果想用Numpy這個庫進行也可以。
import numpy as np np.random.sample(Your_index)
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“python中Pandas對數據集隨機抽樣的案例分析”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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