csdn python随机抽样 限定分层

在CSDN Python中，我们可以使用一些库和函数来实现随机抽样并限定分层。

首先，我们可以使用Python中的random模块来生成随机数。在随机抽样中，我们一般需要设置一个种子数，以保证每次生成的随机数是一致的。我们可以通过设置random.seed函数来指定种子数。

接下来，我们需要考虑分层的限定。假设我们有一个包含多个层级的数据集，我们可以使用pandas库来处理数据。通过pandas的DataFrame数据结构，我们可以将数据按照层级进行分组。

针对每个层级，我们可以使用pandas的sample函数来进行随机抽样。sample函数可以通过指定frac参数来控制抽样的比例，即每一层级抽样的样本数量占总样本数量的比例。

具体操作如下所示：
1. 导入相关库：import pandas as pd和import random
2. 读取数据：使用pandas的read_csv函数将数据读取为DataFrame对象，命名为df
3. 按照层级进行分组：使用pandas的groupby函数对df进行分组，根据层级进行分组，命名为grouped_df
4. 遍历每个分组：
- 获取当前分组的样本数量：通过grouped_df.get_group(group_key)获取当前分组的DataFrame，然后使用len函数获取样本数量，命名为sample_size
- 设置种子数：使用random.seed函数指定种子数
- 计算抽样数量：通过sample_size乘以抽样比例得到当前分组的抽样数量，命名为sample_num
- 进行抽样：使用grouped_df.get_group(group_key).sample(n=sample_num)进行抽样，得到当前分组的随机抽样样本

通过以上步骤，我们可以实现在CSDN Python中进行随机抽样并限定分层。根据具体需求，可以根据分层的数量和比例调整参数，以得到符合要求的随机抽样样本。