怎么在一组数据中随机选取c

在一组数据中随机选择特定数量的元素（比如c个），可以使用各种编程语言的内置函数或者库方法来实现，这里以Python为例：

如果你使用的是列表(list)或者数组(array)，你可以使用`random.sample()`函数，这个函数不会改变原列表，而是返回一个新的列表，其中包含从原列表中随机抽取的指定数量的唯一元素。例如：

import random

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]  # 这是一组数据
c = 3  # 需要随机选取的元素数量
selected_data = random.sample(data, c)
print(selected_data)

如果你的数据是一个大型数据集，并且需要高效地处理，可能需要使用其他数据结构（如集合set），因为集合操作查找和插入的时间复杂度通常较低：

data = {1, 2, 3, ..., n}  # 假设数据是一个集合
selected_data = set(random.choices(tuple(data), k=c))

这里的`random.choices()`也是随机抽样函数，k表示要抽取的数量。

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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。

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。