根据Survived字段的取值抽取数据 Survived=1的记录中随机抽取300条数据,Survived=0的记录中随机抽取100条数据,最终形成400条记录的数据集。
时间: 2024-03-03 09:46:52 浏览: 14
好的,您的问题是如何根据Survived字段的取值抽取数据?
首先,我们需要对数据集进行筛选,选择Survived字段为1的记录,并从中随机抽取300条数据,同时选择Survived字段为0的记录,并从中随机抽取100条数据,最终形成400条记录的数据集。
具体步骤如下:
1. 首先,读取原始数据集,假设数据集的名字为"titanic.csv",并将Survived字段转化为数值类型。
``` python
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("titanic.csv")
# 将Survived字段转化为数值类型
data['Survived'] = pd.to_numeric(data['Survived'], downcast='integer')
```
2. 筛选Survived字段为1的记录,并从中随机抽取300条数据。
``` python
# 筛选Survived字段为1的记录
survived_data = data[data['Survived'] == 1]
# 随机抽取300条数据
survived_data = survived_data.sample(n=300, random_state=1)
```
3. 筛选Survived字段为0的记录,并从中随机抽取100条数据。
``` python
# 筛选Survived字段为0的记录
dead_data = data[data['Survived'] == 0]
# 随机抽取100条数据
dead_data = dead_data.sample(n=100, random_state=1)
```
4. 将两个数据集合并成一个数据集,并打乱顺序。
``` python
# 合并两个数据集
final_data = pd.concat([survived_data, dead_data])
# 打乱顺序
final_data = final_data.sample(frac=1, random_state=1).reset_index(drop=True)
# 最终形成400条记录的数据集
print(final_data.shape)
```
这样就得到了一个根据Survived字段的取值抽取数据的代码实现,其中Survived=1的记录随机抽取300条数据,Survived=0的记录随机抽取100条数据,最终形成400条记录的数据集。