判断抽样python代码

在Python中，判断抽样通常是指从数据集中选取一部分样本用于分析或模型训练，而不是简单地随机选择。如果你想要实现有特定条件的非均匀抽样，如基于某个特征值的概率抽样，可以使用Pandas库结合NumPy。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你有一个DataFrame df，需要按照列'target_column'的概率进行抽样
df = pd.DataFrame(...)

# 定义目标列及其概率分布
target_values = df['target_column'].unique()
sampling_probs = np.array([0.2, 0.5, 0.3])  # 假设这是目标列的不同值对应的抽样概率

# 使用numpy按概率抽样
sample_indices = np.random.choice(range(len(df)), size=len(df), replace=True, p=sampling_probs)
sample_df = df.iloc[sample_indices]

在这个代码片段中，`np.random.choice`函数根据指定的概率数组`sampling_probs`生成抽样索引。如果想根据其他条件进行抽样，你可以修改条件并相应地调整筛选部分。