pandas按某一列名分组之后按组随机选取三行

抱歉，我之前的回答有误。在pandas中，可以使用`groupby`和`apply`方法来按某一列名分组，并在每个组中随机选择三行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，在每个组中随机选择三行
def random_sample(group):
    return group.sample(n=3)

# 按组随机选择三行
sample_df = df.groupby('Group').apply(random_sample)

print(sample_df)

这将按照`Group`列进行分组，并在每个组中随机选择三行。输出结果将包含随机选择的行的新数据框。

相关问题

pandas分组之后按组随机选取三行

要在pandas中按组随机选择三行，可以使用`groupby`和`sample`方法的组合。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按组随机选择三行
sample_df = df.groupby('Group').sample(n=3)

print(sample_df)

这将按照`Group`列进行分组，并从每个组中随机选择三行。输出结果将是一个包含随机选择的行的新数据框。

pandas 按行求列名相似的和

你可以使用 Pandas 的 `corr()` 函数来计算列之间的相关性。然后，你可以按行对结果进行求和，找到列名相似度的总和。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算相关性
corr_matrix = df.corr()

# 按行求和
row_sums = corr_matrix.sum(axis=1)

print(row_sums)

这将输出每一行的列名相似度总和。你可以根据具体需求进一步处理这些值。