def sample(data,typesample): return data[data['type']==typesample].sample(frac=0.8) types = df['type'].unique() samples = [sample(df,typesample) for typesample in types] samples = pd.concat(samples,axis=0) #print(samples) samples.to_csv("type_gs.csv",index=False) dataset = pd.read_csv('type_gs.csv') #将房型放置第一列 cols = list(dataset) print(cols) cols.insert(0, cols.pop(cols.index('type'))) print(cols) data = dataset.loc[:, cols] data.to_csv('type_gs.csv', index=False)是什么意思
时间: 2024-03-29 21:36:06 浏览: 10
这段代码的作用如下:
首先,定义了一个名为`sample`的函数,用于从数据集中按指定类型随机抽取80%的数据。
然后,获取数据集中所有不同的类型,然后分别对每种类型调用`sample`函数,将抽样后的数据保存在`samples`列表中。
接着,将`samples`列表中的所有数据按行合并,得到一个新的数据集,并将其保存为CSV文件`type_gs.csv`。
读取`type_gs.csv`文件,并将“房型”列移动到第一列。
最后,将新的数据集保存为CSV文件`type_gs.csv`,并覆盖原文件。
整个代码的作用是将原始数据集按照不同的类型进行划分,并对每种类型进行随机抽样,最终得到一个新的数据集,其中每种类型的数据比例大致为原数据集中该类型数据的80%。
相关问题
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index)
这段代码实现了将数据集按照指定比例划分为训练集和测试集的功能。
首先,`data.sample(frac=0.8, random_state=1)` 会从 `data` 数据集中随机选择 80% 的样本作为训练集,并使用 `random_state` 参数指定了随机种子,以保证每次划分结果的一致性。
然后,`data.drop(train_data.index)` 会从原始数据集中删除已经选取为训练集的样本,剩下的样本即为测试集。
你可以根据需要调整划分的比例和随机种子来满足实际需求。划分好的训练集和测试集可以用于模型的训练和评估。
python中的data.sample怎么用
在Python中,`data.sample()`是一个pandas库中的函数,用于从数据集中随机抽取样本。它可以用于数据分析和机器学习中,以帮助我们对数据进行探索和建模。
`data.sample()`函数的常用参数如下:
- `n`:表示要抽取的样本数量。
- `frac`:表示要抽取的样本比例,取值范围为[0,1]。
- `replace`:表示是否有放回地抽取样本,默认为False,即不放回抽取。
- `weights`:表示每个样本的权重,可以用于不均衡样本的抽取。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 抽取10个样本
sample1 = data.sample(n=10)
# 抽取20%的样本
sample2 = data.sample(frac=0.2)
# 抽取10个样本,允许有放回抽取
sample3 = data.sample(n=10, replace=True)
# 抽取10个样本,每个样本的权重为样本编号的平方
weights = [i**2 for i in range(len(data))]
sample4 = data.sample(n=10, weights=weights)
```