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分層抽樣（Stratified Sampling）是一種統(tǒng)計學中的抽樣方法，它根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征將總體劃分為若干個互不相交的子集（層），然后從每個子集中隨機抽取樣本，在pandas中，我們可以使用sample函數(shù)進行分層抽樣。

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以下是使用pandas進行分層抽樣的詳細步驟：

1、導入pandas庫

import pandas as pd

2、創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)集

data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'],
        'B': ['one', 'two', 'three', 'two', 'three', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

3、根據(jù)某個或多個列對數(shù)據(jù)集進行分層

strata = df[['A', 'B']]  # 根據(jù)列'A'和'B'進行分層

4、設置抽樣比例和抽樣數(shù)量

sample_ratio = 0.5  # 抽樣比例為50%
sample_size = int(len(df) * sample_ratio)  # 計算抽樣數(shù)量

5、使用sample函數(shù)進行分層抽樣

sampled_df = df.groupby(strata).apply(lambda x: x.sample(n=sample_size)).reset_index(drop=True)

6、查看抽樣結果

print(sampled_df)

通過以上步驟，我們可以在pandas中實現(xiàn)分層抽樣，需要注意的是，分層抽樣要求數(shù)據(jù)集中的每一行都有一個唯一的標識，以便我們可以根據(jù)這些標識將數(shù)據(jù)劃分為不同的層。

本文名稱：pandas分層抽樣
網(wǎng)站鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/djssddp.html