pandas均匀采样

Pandas中的均匀采样可以通过`sample`函数实现。可以使用以下方法来进行均匀采样：

1. 使用`sample`函数的`frac`参数来指定样本的比例。例如，`df.sample(frac=0.5)`将会从数据框`df`中随机选择50%的行。

2. 使用`sample`函数的`n`参数来指定样本的数量。例如，`df.sample(n=100)`将会从数据框`df`中随机选择100行。

注意，以上两种方法均基于随机采样，采样结果是没有顺序的。希望对你有所帮助！

相关问题

pandas重采样按天

pandas重采样按天可以通过resample()方法来实现。首先，你需要导入pandas包并创建一个DataFrame对象。然后，你可以使用resample()方法来指定你想要的重采样频率，比如按天。最后，你可以使用聚合函数来对每天的数据进行操作，比如求平均值、求和等。

下面是一个示例代码来演示如何按天重采样DataFrame数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2022-01-01', periods=10, freq='H'),
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10})

# 将日期列设置为索引
df = df.set_index('date')

# 按天重采样，并计算每天的平均值
df_resampled = df.resample('D').mean()

# 输出重采样结果
print(df_resampled)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含日期和值的DataFrame。然后，我们将日期列设置为索引，这样可以方便地进行重采样操作。接下来，我们使用resample()方法将数据按天进行重采样，并使用mean()函数计算每天的平均值。最后，我们将重采样结果打印出来。

注意，上述代码中的日期频率参数可以根据你的需求进行调整。例如，如果你想按周重采样，可以将频率参数设置为'W'。你还可以使用其他聚合函数，如sum()、max()等来对重采样数据进行操作。

希望以上信息对你有帮助！

pandas 怎么采样效率高

在 Pandas 中，采样可以使用 sample() 函数。对于大型数据集，可以采用以下几种方法来提高采样效率：

1. 使用 frac 参数：如果你只需要从数据集中随机抽取一小部分样本，可以使用 frac 参数。frac 参数定义了你想要的抽样比例，可以是小数或整数，例如，可以使用以下代码抽取 10% 的样本数据：

df.sample(frac=0.1)

2. 使用 n 参数：如果你需要抽取指定数量的样本数据，可以使用 n 参数。例如，可以使用以下代码抽取 1000 条数据：

df.sample(n=1000)

3. 使用 random_state 参数：如果你需要多次对数据集进行采样，可以使用 random_state 参数来确保每次采样的结果相同。例如，以下代码将在每次运行时返回相同的 10% 的样本数据：

df.sample(frac=0.1, random_state=42)

4. 使用 replace 参数：如果你需要从数据集中多次采样相同数量的样本数据，可以使用 replace 参数。当 replace 参数设置为 True 时，每次抽样后，被抽中的数据将会被放回到数据集中，以便下一次抽样。例如，以下代码将从数据集中重复抽取 1000 条数据：

df.sample(n=1000, replace=True)

这些方法都可以提高 Pandas 中采样的效率。但是需要注意，如果数据集非常大，那么采样可能仍然会花费很长时间。在这种情况下，可以考虑使用一些分布式计算框架，如 Apache Spark 等。