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浅析pandas随机排列与随机抽样
脚本专栏 2024/9/29 佚名
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随机排列

利用 numpy.random.permutation() 函数，可以返回一个序列的随机排列。将此随机排列作为 take() 函数的参数，通过应用 take() 函数就可实现按此随机排列来调整 Series 对象或 DataFrame 对象各行的顺序。
其示例代码 example1.py 如下：

import numpy as np
import pandas as pd
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
print(df)
 0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11

#创建随机排列
order = np.random.permutation(4)
#通过随机排列调整DataFrame各行顺序
newDf = df.take(order)
print(newDf)
 0 1 2
2 6 7 8
3 9 10 11
0 0 1 2
1 3 4 5

随机抽样

随机抽样是指随机从数据中按照一定的行数或者比例抽取数据。随机抽样的函数如下：

numpy.random.randint(start,end,size)

函数中的参数说明如下：

  • start：随机数的开始值；
  • end：随机数的终止值；
  • size：抽样个数。

通过 numpy.random.randint() 函数产生随机抽样的数据，通过应用 take() 函数就可实现随机抽取 Series 对象或 DataFrame 对象中的数据。其示例代码 example2.py 如下

import numpy as np
import pandas as pd
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
print(df)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11

#随机抽样
order = np.random.randint(0,len(df),size=3)
#通过随机抽样抽取DataFrame中的行
newDf = df.take(order)
print(newDf)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
1 3 4 5

以上就是详解pandas随机排列与随机抽样的详细内容，更多关于pandas随机排列与随机抽样的资料请关注其它相关文章！

标签：
pandas,随机排列,pandas,随机抽样
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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