python分层groupby

根据提供的引用内容，Python中的分层groupby是指在进行数据分组时可以同时根据多个列进行分组。通过使用多个列名作为groupby函数的参数，可以将数据按照多个列的组合进行分组。例如，可以使用以下代码进行分层groupby：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('/Users/ABC/Documents/工作簿1.xlsx')

# 根据班级和科目进行分组
for name, group in data.groupby(['班级','科目']):
    num_g = group['学号'].count() # 获取组内记录数目
    print(name) # name为班级名称和科目名称的组合
    print(num_g)
    print(group) # group为每个分组中的记录情况
    print('---------------')

这段代码中，使用`data.groupby(['班级','科目'])`将数据按照班级和科目进行分组，然后可以遍历每个分组进行操作。在循环中，`name`表示班级和科目的组合，`group`表示该组合下的数据记录。

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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。

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Python分层随机抽样是指在对一个数据集进行抽样时，按照不同层级的特征进行分层，然后在每个层级内进行随机抽样。这种方法可以保证每个层级内的样本数量比例与原始数据集中的比例相同，从而更好地反映整个数据集的特征。在Python中，可以使用pandas库中的groupby函数来实现分层随机抽样。具体实现方法可以参考上述引用中的代码示例。