dataframe sample random seed
时间: 2023-05-08 12:55:47 浏览: 61
DataFrame是pandas库中最常用的数据类型之一,是一种表格形式存储数据的结构。在对DataFrame进行抽样时,我们通常要设置种子值(Seed),即随机数生成器的初始值。Seed可以控制随机抽样的结果,避免每次抽样的结果不一致的情况发生。
在pandas库中,我们可以使用DataFrame的.sample()方法进行随机抽样。该方法有多个参数,其中包括random_state,即种子值。例如:
df.sample(n=5, random_state=42)
其中n表示抽样的样本数量,random_state设置为42。这意味着每次运行程序时,使用的随机数生成器的初始值都是42,因此每次抽样得到的结果将具有相同的随机样本。
当我们不设置random_state时,默认使用系统的随机数生成器,每次运行程序时得到不同的抽样结果。但是,当我们需要比较不同算法的结果,依赖于随机抽样时,为了确保实验结果的可重复性,我们要设置一个固定的Seed来控制抽样结果。
总之,DataFrame的随机抽样中的random_state参数是种子值,可以控制随机数生成器的初始值,从而确保每次抽样的结果相同。它是必不可少的实验工具,特别是当我们需要比较不同算法的结果时。
相关问题
g = sns.PairGrid(pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names).iloc[:,:3].sample(600, random_state=RANDOM_SEED)) plt.subplots_adjust(top=0.9) g.fig.suptitle('After:') g.map_diag(sns.kdeplot) g.map_offdiag(sns.kdeplot);详细说说这每句代码的含义
让我来详细解释每一句代码的含义:
1. `g = sns.PairGrid(pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names).iloc[:,:3].sample(600, random_state=RANDOM_SEED))`
- `pd.DataFrame(X_train_transformed, columns=column_names)`:将经过特征转换的训练数据 `X_train_transformed` 转换为一个DataFrame,并指定列名为 `column_names`。
- `.iloc[:,:3]`:选择DataFrame中的前3列作为绘图的变量。
- `.sample(600, random_state=RANDOM_SEED)`:随机抽样600个样本,用于绘制PairGrid图。
- `sns.PairGrid()`:创建一个PairGrid对象,用于绘制多个变量之间的关系。
2. `plt.subplots_adjust(top=0.9)`
- `plt.subplots_adjust()`:调整子图布局。
- `top=0.9`:将子图顶部距离整个图的顶部的距离设置为0.9。
3. `g.fig.suptitle('After:')`
- `g.fig.suptitle()`:为PairGrid图设置总标题。
- `'After:'`:总标题的文本为 'After:'。
4. `g.map_diag(sns.kdeplot)`
- `g.map_diag()`:对角线上的每个子图应用指定的绘图函数。
- `sns.kdeplot`:使用Seaborn库中的kdeplot函数绘制核密度估计图。
5. `g.map_offdiag(sns.kdeplot)`
- `g.map_offdiag()`:对角线以外的每个子图应用指定的绘图函数。
- `sns.kdeplot`:使用Seaborn库中的kdeplot函数绘制核密度估计图。
通过这些代码,你创建了一个PairGrid对象 `g`,然后对其进行了配置和绘图。PairGrid图展示了经过特征转换后的训练数据的前3个变量之间的关系。对角线上的子图显示了每个变量的核密度估计图,而非对角线上的子图显示了两个变量之间的核密度估计图。总标题为 'After:'。
请用Python实现,对某一DataFrame数据集,随机下采样其70%作为训练集,并把剩下的30%作为测试集
假设我们有一个名为`df`的DataFrame数据集,可以按照以下方式将其划分为训练集和测试集,比例为7:3:
```python
import random
random.seed(123) # 设定随机数种子,保证每次结果可重复
train_size = int(0.7 * len(df)) # 计算训练集大小
train_data = df.sample(n=train_size) # 从数据集中随机采样训练集
test_data = df.drop(train_data.index) # 测试集为剩余部分
print('训练集大小:', len(train_data))
print('测试集大小:', len(test_data))
```
以上代码中,我们首先设定了一个随机数种子,以保证每次随机结果可重复。然后,根据7:3的比例计算出训练集的大小,从数据集中随机采样相应数量的样本作为训练集,剩余的部分则作为测试集。最后输出训练集和测试集的大小。
需要注意的是,这里使用了`DataFrame.sample()`方法来进行随机采样,其参数`n`表示采样的数量。`DataFrame.drop()`方法可以用于删除指定行或列,这里我们删除了训练集所占的行,剩余部分即为测试集。