python分层抽样划分数据集

时间: 2023-05-21 09:07:09 浏览: 423

python实现的分层随机抽样案例

### Python 实现的分层随机抽样案例解析 #### 一、引言在数据分析与统计学领域，**分层随机抽样**是一种常见的抽样技术，它通过将总体分为若干个子群体（即“层”），并在每个层内独立进行随机抽样，从而获得更加精确且具有代表性的样本集。这种方法特别适用于总体内部存在显著差异性的情况，能够有效地减少样本偏差，提高估计精度。 #### 二、核心概念与方法 1. **分层**: 将总体按照一定的标准划分为若干个不同的层。 2. **随机抽样**: 在每一层中采用随机方式抽取样本。 3. **比例抽样**: 按照预设的比例从各层中抽取样本数量。 4. **Python 实现**: 使用 Python 的标准库以及第三方库来完成分层随机抽样过程。 #### 三、案例详解本案例展示了如何使用 Python 来实现分层随机抽样，主要包括以下几个步骤： 1. **读取数据**: 使用 `xlrd` 库读取 Excel 文件中的数据。 2. **数据处理**: 打乱数据顺序，计算各层的样本数量。 3. **抽样**: 从每层中按照预定比例抽取样本。 4. **保存结果**: 使用 `xlwt` 库将抽样结果保存到新的 Excel 文件中。 #### 四、具体实现 1. **导入所需库**: - `xlrd`: 用于读取 Excel 文件。 - `xlwt`: 用于写入 Excel 文件。 - `random`: 提供随机数功能。 - `time`: 用于时间操作。 2. **读取 Excel 数据**: - 使用 `xlrd` 打开 Excel 文件。 - 获取工作表的第一张表单。 - 读取表单的所有行数据。 3. **数据处理**: - 创建列表 `sample` 存储所有行数据。 - 使用 `random.shuffle()` 方法打乱列表顺序。 - 计算各层的样本数量，存储在字典 `col_dict` 中。 4. **抽样**: - 用户输入每层的抽样比例 `p`。 - 计算每层应抽取的样本数量，存储在字典 `col_p` 中。 - 遍历列表 `sample`，按层抽取样本，更新字典 `col_p` 的值。 5. **保存结果**: - 创建新的 Excel 工作簿和工作表。 - 写入表头信息。 - 遍历抽样结果，将其写入新工作表。 - 保存 Excel 文件。 #### 五、补充拓展 1. **Pandas 实现分层随机抽样**: - 使用 Pandas 可以更高效地处理数据。 - 对 DataFrame 进行随机抽样: ```python import pandas as pd # 抽取2000个样本 df_sample = df.sample(n=2000) ``` - 分层抽样: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # y 是 X 中的一个属性列 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y) ``` #### 六、结论本文通过一个具体的案例展示了如何使用 Python 实现分层随机抽样，包括从数据读取、处理、抽样到最后的结果保存整个流程。此外，还介绍了使用 Pandas 和 sklearn 进行分层抽样的高级方法。这种方法对于数据分析人员来说非常实用，能够帮助他们更准确地从大数据集中提取有价值的信息。通过学习本文，读者不仅可以了解到分层随机抽样的基本原理和实现步骤，还能掌握如何使用 Python 进行实际操作，这对于提升数据分析技能具有重要意义。

分层抽样划分数据集是一种将数据集划分为训练集、验证集和测试集的方法，其中分层是为了确保每个集合中的样本具有相似的分布特征。在 Python 中，可以使用 sklearn 库的 StratifiedShuffleSplit() 函数来实现分层抽样划分数据集。

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python分层抽样划分数据集

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