pandas sample

可以使用Pandas的sample()函数来对数据集进行随机抽样。sample()函数可以在DataFrame中随机选取指定数量或比例的行。它的语法格式如下：DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)。其中，n表示要选取的行数，frac表示要选取的比例，replace表示是否可以重复选取同一行，weights表示每一行的权重。通过调整这些参数，可以实现不同的抽样需求。

与此类似，Numpy库中也有一个相似的功能函数numpy.random.choice()，可以从一个一维数组中生成随机样本。

总结来说，Pandas的sample()函数是用来对数据集进行随机抽样的方法，而Numpy的random.choice()函数则是用来从一维数组中生成随机样本的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas(九)--数据采样](https://blog.csdn.net/weixin_43145427/article/details/124553560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行](https://blog.csdn.net/zhengxu25689/article/details/87347700)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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