Python数据清洗技术之数据抽样与采样

发布时间: 2024-01-06 20:02:06 阅读量: 63 订阅数: 39
PDF

数据清洗之 数据筛选

# 1. 引言 ### 1.1 数据清洗的重要性 在数据分析和挖掘的过程中,数据清洗是一个至关重要的环节。原始数据往往存在各种问题,如缺失值、异常值、重复值等,这些问题如果不加处理直接参与分析,会影响到最终结论的准确性与可靠性。因此,数据清洗是数据预处理的基础,对于提高数据质量、准确性和可信度起着至关重要的作用。 ### 1.2 数据抽样与采样的定义与意义 数据抽样与采样是统计学中常用的技术,用于从大量数据中选择代表性样本,以便进行统计分析和推断。抽样是指从总体中选择部分个体作为样本的过程,而采样则是指从已抽取的样本中获取数据的过程。这两种方法能够减少研究成本、提高数据处理效率,同时也可以有效降低调研过程中的错误风险。 接下来,我们将详细介绍数据抽样与采样的相关技术和方法。 # 2. 数据抽样技术 数据抽样是从整体数据集中选择子集的过程,以便对整体数据集进行统计推断或分析。不同的抽样技术可以用于不同类型的数据集和分析目的。在本节中,我们将介绍三种常用的数据抽样技术:简单随机抽样、系统抽样和分层抽样。 #### 2.1 简单随机抽样 简单随机抽样是一种最基本的抽样技术,其核心是从总体中随机地选择样本,每个样本被选中的概率相同且相互独立。在Python中,可以使用random库实现简单随机抽样。 ```python import random # 从总体中进行简单随机抽样 population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] sample_size = 5 sample = random.sample(population, sample_size) print(sample) ``` **注释:** 上面的代码通过random.sample()函数实现了对总体数据population进行简单随机抽样,选择了5个样本,并将结果打印输出。 **代码总结:** - 通过import random导入random库 - 使用random.sample(population, sample_size)对总体数据进行简单随机抽样 **结果说明:** 打印输出的sample即为抽样结果,包含5个随机选择的样本数据。 #### 2.2 系统抽样 系统抽样是从总体中按照一定的系统规则选择样本,例如每隔k个元素选择一个样本。系统抽样通常适用于元素有序排列的总体。下面是一个Python示例: ```python # 从总体中进行系统抽样 population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] k = 2 # 每隔2个元素选择一个样本 sample = population[::k] print(sample) ``` **注释:** 上面的代码使用切片操作population[::k]实现了对总体数据population进行系统抽样,按照每隔2个元素选择一个样本,并将结果打印输出。 **代码总结:** - 通过切片操作population[::k]对总体数据进行系统抽样 **结果说明:** 打印输出的sample即为抽样结果,包含按照系统规则选择的样本数据。 #### 2.3 分层抽样 分层抽样是根据总体的特点将总体分成几个层级,然后分别从不同层级中进行随机抽样,以保证每个层级在样本中的代表性。在Python中,可以借助pandas库来实现分层抽样。 ```python import pandas as pd # 从总体中进行分层抽样 population = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]}) sample = population.groupby('A', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(2)) print(sample) ``` **注释:** 上面的代码使用pandas库对DataFrame类型的总体数据population进行分层抽样,按照列'A'进行分层,并从每个分层中随机选择2个样本,最后将结果打印输出。 **代码总结:** - 使用pandas库的groupby()和apply()函数实现了对总体数
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
《Python数据清洗实战入门》是一本针对数据清洗领域的入门级专栏。本专栏包含多篇文章,对Python在数据清洗过程中常见的工具与技巧进行了详细介绍。文章涵盖了数据清洗的基础入门知识,如使用正则表达式进行数据清洗,以及数据的解析与提取、缺失值处理、重复值检测与处理等。此外,还介绍了数据的转换与格式化、合并与拆分、异常值检测与处理、数据去重与排序等技术。此外,还涉及到常见的数据透视与分组技术、数据合规性验证、数据抽样与采样、数据清洗流程与规范、数据匹配与整合、数据转换与映射、数据筛选与过滤、数据聚合与分割等。本专栏将帮助读者建立起数据清洗的基础知识和技能,为进一步的数据处理和分析奠定坚实的基础。
最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

JY01A直流无刷IC全攻略:深入理解与高效应用

![JY01A直流无刷IC全攻略:深入理解与高效应用](https://www.electricaltechnology.org/wp-content/uploads/2016/05/Construction-Working-Principle-and-Operation-of-BLDC-Motor-Brushless-DC-Motor.png) # 摘要 本文详细介绍了JY01A直流无刷IC的设计、功能和应用。文章首先概述了直流无刷电机的工作原理及其关键参数,随后探讨了JY01A IC的功能特点以及与电机集成的应用。在实践操作方面,本文讲解了JY01A IC的硬件连接、编程控制,并通过具体

数据备份与恢复:中控BS架构考勤系统的策略与实施指南

![数据备份与恢复:中控BS架构考勤系统的策略与实施指南](https://www.ahd.de/wp-content/uploads/Backup-Strategien-Inkrementelles-Backup.jpg) # 摘要 在数字化时代,数据备份与恢复已成为保障企业信息系统稳定运行的重要组成部分。本文从理论基础和实践操作两个方面对中控BS架构考勤系统的数据备份与恢复进行深入探讨。文中首先阐述了数据备份的必要性及其对业务连续性的影响,进而详细介绍了不同备份类型的选择和备份周期的制定。随后,文章深入解析了数据恢复的原理与流程,并通过具体案例分析展示了恢复技术的实际应用。接着,本文探讨

【TongWeb7负载均衡秘笈】:确保请求高效分发的策略与实施

![【TongWeb7负载均衡秘笈】:确保请求高效分发的策略与实施](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240130183553/Least-Response-(2).webp) # 摘要 本文从基础概念出发,对负载均衡进行了全面的分析和阐述。首先介绍了负载均衡的基本原理,然后详细探讨了不同的负载均衡策略及其算法,包括轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、响应时间和动态调度算法。接着,文章着重解析了TongWeb7负载均衡技术的架构、安装配置、高级特性和应用案例。在实施案例部分,分析了高并发Web服务和云服务环境下负载

【Delphi性能调优】:加速进度条响应速度的10项策略分析

![要进行追迹的光线的综述-listview 百分比进度条(delphi版)](https://www.bruker.com/en/products-and-solutions/infrared-and-raman/ft-ir-routine-spectrometer/what-is-ft-ir-spectroscopy/_jcr_content/root/sections/section_142939616/sectionpar/twocolumns_copy_copy/contentpar-1/image_copy.coreimg.82.1280.jpeg/1677758760098/ft

【高级驻波比分析】:深入解析复杂系统的S参数转换

# 摘要 驻波比分析和S参数是射频工程中不可或缺的理论基础与测量技术,本文全面探讨了S参数的定义、物理意义以及测量方法,并详细介绍了S参数与电磁波的关系,特别是在射频系统中的作用。通过对S参数测量中常见问题的解决方案、数据校准与修正方法的探讨,为射频工程师提供了实用的技术指导。同时,文章深入阐述了S参数转换、频域与时域分析以及复杂系统中S参数处理的方法。在实际系统应用方面,本文分析了驻波比分析在天线系统优化、射频链路设计评估以及软件仿真实现中的重要性。最终,本文对未来驻波比分析技术的进步、测量精度的提升和教育培训等方面进行了展望,强调了技术发展与标准化工作的重要性。 # 关键字 驻波比分析;

信号定位模型深度比较:三角测量VS指纹定位,优劣一目了然

![信号定位模型深度比较:三角测量VS指纹定位,优劣一目了然](https://gnss.ecnu.edu.cn/_upload/article/images/8d/92/01ba92b84a42b2a97d2533962309/97c55f8f-0527-4cea-9b6d-72d8e1a604f9.jpg) # 摘要 本论文首先概述了信号定位技术的基本概念和重要性,随后深入分析了三角测量和指纹定位两种主要技术的工作原理、实际应用以及各自的优势与不足。通过对三角测量定位模型的解析,我们了解到其理论基础、精度影响因素以及算法优化策略。指纹定位技术部分,则侧重于其理论框架、实际操作方法和应用场

【PID调试实战】:现场调校专家教你如何做到精准控制

![【PID调试实战】:现场调校专家教你如何做到精准控制](https://d3i71xaburhd42.cloudfront.net/116ce07bcb202562606884c853fd1d19169a0b16/8-Table8-1.png) # 摘要 PID控制作为一种历史悠久的控制理论,一直广泛应用于工业自动化领域中。本文从基础理论讲起,详细分析了PID参数的理论分析与选择、调试实践技巧,并探讨了PID控制在多变量、模糊逻辑以及网络化和智能化方面的高级应用。通过案例分析,文章展示了PID控制在实际工业环境中的应用效果以及特殊环境下参数调整的策略。文章最后展望了PID控制技术的发展方

网络同步新境界:掌握G.7044标准中的ODU flex同步技术

![网络同步新境界:掌握G.7044标准中的ODU flex同步技术](https://sierrahardwaredesign.com/wp-content/uploads/2020/01/ITU-T-G.709-Drawing-for-Mapping-and-Multiplexing-ODU0s-and-ODU1s-and-ODUflex-ODU2-e1578985935568-1024x444.png) # 摘要 本文详细探讨了G.7044标准与ODU flex同步技术,首先介绍了该标准的技术原理,包括时钟同步的基础知识、G.7044标准框架及其起源与应用背景,以及ODU flex技术

字符串插入操作实战:insert函数的编写与优化

![字符串插入操作实战:insert函数的编写与优化](https://img-blog.csdnimg.cn/d4c4f3d4bd7646a2ac3d93b39d3c2423.png) # 摘要 字符串插入操作是编程中常见且基础的任务,其效率直接影响程序的性能和可维护性。本文系统地探讨了字符串插入操作的理论基础、insert函数的编写原理、使用实践以及性能优化。首先,概述了insert函数的基本结构、关键算法和代码实现。接着,分析了在不同编程语言中insert函数的应用实践,并通过性能测试揭示了各种实现的差异。此外,本文还探讨了性能优化策略,包括内存使用和CPU效率提升,并介绍了高级数据结

环形菜单的兼容性处理

![环形菜单的兼容性处理](https://opengraph.githubassets.com/c8e83e2f07df509f22022f71f2d97559a0bd1891d8409d64bef5b714c5f5c0ea/wanliyang1990/AndroidCircleMenu) # 摘要 环形菜单作为一种用户界面元素,为软件和网页设计提供了新的交互体验。本文首先介绍了环形菜单的基本知识和设计理念,重点探讨了其通过HTML、CSS和JavaScript技术实现的方法和原理。然后,针对浏览器兼容性问题,提出了有效的解决方案,并讨论了如何通过测试和优化提升环形菜单的性能和用户体验。本