python 分层抽样

Python中的分层抽样是指从总体中根据不同层级进行抽样的过程。通常，数据被分成不同的层级，然后从每个层级中获取样本。下面是一个示例代码，展示了如何在Python中进行分层抽样：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设有一个包含标签的数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 根据标签分成不同的层级
strata = data.groupby('label')

# 分层抽样，从每个层级中抽取样本
sampled_data = strata.apply(lambda x: x.sample(frac=0.2, replace=False))

# 打印抽样后的数据
print(sampled_data)

在这个例子中，我们首先读取一个包含标签的数据集，并将其按照标签分成不同的层级。然后，使用`apply`函数从每个层级中抽取指定比例（这里是20%）的样本。最后，将抽样后的数据打印出来。

这是一个简单的分层抽样示例，你可以根据自己的数据和需求进行适当的调整和修改。