python sample函数 frac

引用中提到，Python的sample函数可以使用frac参数来指定随机抽取行或列的比例。frac接收一个float类型的数据，表示抽取的比例。例如，如果想要随机抽取80%的行数据，可以使用df.sample(frac=0.8)。输出的行数将根据样本数量乘以frac进行计算，采用五舍六入的原则。所以，如果一个样本输出3个，另一个样本输出4个。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python pandas数据清洗：sample()函数](https://blog.csdn.net/Daisy4/article/details/121548990)[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: 100%"]
[ .reference_list ]

相关问题

pandas sample 函数示例

pandas 的 sample 函数可以用于从 DataFrame 或 Series 中随机选择一部分数据，并返回一个新的 DataFrame 或 Series。
函数的基本语法如下：

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

其中，重要参数的含义如下：

- `n`：要抽取的样本数量。
- `frac`：要抽取的样本比例。
- `replace`：是否允许重复抽取。
- `weights`：每个样本的权重，可以是一个 float 值，也可以是一个与 DataFrame/Series 同样大小的数组。
- `random_state`：随机数种子。
- `axis`：指定抽取样本所在的轴，0 表示行，1 表示列。默认为 0。

下面是一个使用 sample 函数抽取 DataFrame 样本的例子：

import pandas as pd

# 读入 csv 数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 抽取 20 个样本
sample = data.sample(n=20, random_state=42)

# 输出抽样结果
print(sample)

df.sample()函数

`df.sample()`函数是Pandas库中的一个函数，用于从DataFrame中随机抽取指定数量的样本。它可以用于数据集的随机抽样、数据集的打乱等操作。

`df.sample()`函数的常用参数包括：
- `n`：指定要抽取的样本数量，默认为1。
- `frac`：指定要抽取的样本比例，默认为None。当`frac`为小数时，表示抽取样本的比例；当`frac`为整数时，表示抽取样本的数量。
- `replace`：指定是否允许重复抽样，默认为False。如果设置为True，则允许重复抽样；如果设置为False，则不允许重复抽样。
- `random_state`：指定随机数种子，用于保证每次抽样结果的一致性。

下面是一个示例代码，演示如何使用`df.sample()`函数进行随机抽样：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 随机抽取1个样本
sample1 = df.sample()
print("随机抽取1个样本：")
print(sample1)

# 随机抽取2个样本
sample2 = df.sample(n=2)
print("随机抽取2个样本：")
print(sample2)

# 随机抽取50%的样本
sample3 = df.sample(frac=0.5)
print("随机抽取50%的样本：")
print(sample3)

以上代码中，首先创建了一个包含两列数据的DataFrame。然后使用`df.sample()`函数进行了三次随机抽样，分别抽取了1个样本、2个样本和50%的样本。最后打印出了抽样结果。

希望以上解答能够帮助到你！如果你还有其他问题，请继续提问。