pandas 怎么采样效率高

在 Pandas 中，采样可以使用 sample() 函数。对于大型数据集，可以采用以下几种方法来提高采样效率：

1. 使用 frac 参数：如果你只需要从数据集中随机抽取一小部分样本，可以使用 frac 参数。frac 参数定义了你想要的抽样比例，可以是小数或整数，例如，可以使用以下代码抽取 10% 的样本数据：

df.sample(frac=0.1)

2. 使用 n 参数：如果你需要抽取指定数量的样本数据，可以使用 n 参数。例如，可以使用以下代码抽取 1000 条数据：

df.sample(n=1000)

3. 使用 random_state 参数：如果你需要多次对数据集进行采样，可以使用 random_state 参数来确保每次采样的结果相同。例如，以下代码将在每次运行时返回相同的 10% 的样本数据：

df.sample(frac=0.1, random_state=42)

4. 使用 replace 参数：如果你需要从数据集中多次采样相同数量的样本数据，可以使用 replace 参数。当 replace 参数设置为 True 时，每次抽样后，被抽中的数据将会被放回到数据集中，以便下一次抽样。例如，以下代码将从数据集中重复抽取 1000 条数据：

df.sample(n=1000, replace=True)

这些方法都可以提高 Pandas 中采样的效率。但是需要注意，如果数据集非常大，那么采样可能仍然会花费很长时间。在这种情况下，可以考虑使用一些分布式计算框架，如 Apache Spark 等。