python整群抽样

对于Python中的整群抽样，可以使用random模块中的sample函数。该函数可以从一个序列中随机抽取指定数量的元素组成一个新的列表。

例如，以下代码将从1~10中随机抽取5个不重复的元素：

import random

sample_list = random.sample(range(1, 11), 5)
print(sample_list)

输出：

[1, 9, 5, 3, 7]

相关问题

python分层抽样

在Python中，可以使用分层抽样来进行数据抽样。分层抽样适用于小群体集的特征差异比较小，并且对划分小群体集有更高的要求。

具体实现分层抽样的方法如下：
1. 首先，加载数据并创建数据框。
2. 接着，找出数据中的标签类别，用于分层。
3. 然后，从标签类别中随机选择几个组群作为小样本集。
4. 最后，使用DataFrame的query方法，筛选出标签为选定组群的样本。

以上就是使用Python进行分层抽样的方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python基础——抽样——概率抽样（简单随机、等距、分层、整群）](https://blog.csdn.net/huangguohui_123/article/details/105749369)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

1.在素材数据文件 car_profiles. csv 中，共有 40 个关于汽车配置的样本，包括类型、气缸涡轮式、燃料、排气量、压缩率、功率、换档、车重、里程几项特征。试编写程序，完成以下几 项数据抽样:(1) 随机抽样。无放回，抽取出 30% 的样本量，并将抽样结果保存到新建的 Excel 文件中文件名为 samples.xlsx，数据表标签为“随机抽样”。 (2) 系统抽样。抽取 8 个本，并将结果保存到结果文件中标签为“系统抽样”的表中。 (3) 分层抽样。以车重属性分层，抽取属性值为“中”的样本9个，为“轻”的样本3个为“重”的样本 2个，共 14 个样本，并将结果保存到结果文件中标签为“分层抽样”的表中。(4) 整群抽样。随机抽取里程属性取值为“高”“中”“低”中的2 组样本，并将结果保存到结果文件中标签为“整群抽样”的表中。

抽样代码如下所示（注：需要 pandas 和 openpyxl 库）：

import pandas as pd
import random
from math import ceil
from openpyxl import Workbook

# 读取原始数据文件
df = pd.read_csv('car_profiles.csv')

# 随机抽样
random_sample = df.sample(frac=0.3, replace=False, random_state=2022)  # 无放回抽样，抽取30%
random_sample.to_excel('samples.xlsx', sheet_name='随机抽样', index=False)

# 系统抽样
k = ceil(len(df) / 8)  # 每 k 个样本抽取一个
systematic_sample = df.iloc[::k, :]
systematic_sample.to_excel('samples.xlsx', sheet_name='系统抽样', index=False)

# 分层抽样
stratified_sample = pd.concat([df[df['车重'] == '中'].sample(9),
                               df[df['车重'] == '轻'].sample(3),
                               df[df['车重'] == '重'].sample(2)])
stratified_sample.to_excel('samples.xlsx', sheet_name='分层抽样', index=False)

# 整群抽样
group1 = df[df['里程'] == '高'].sample(2)
group2 = df[df['里程'] == '中'].sample(2)
group3 = df[df['里程'] == '低'].sample(2)
cluster_sample = pd.concat([group1, group2, group3])
cluster_sample.to_excel('samples.xlsx', sheet_name='整群抽样', index=False)

以上代码中，`df` 是读取的原始数据文件，`random_sample`、`systematic_sample`、`stratified_sample` 和 `cluster_sample` 分别是四种抽样方法得到的样本集，最终结果保存到名为 `samples.xlsx` 的 Excel 文件中。