pandas.Series.sample

Series.sample(self, n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) [source]

Возвращает случайную выборку элементов из оси объекта.

Вы можете использовать random_state для воспроизводимости.

Параметры:

n : int, optional Количество элементов из оси для возврата. Не может быть использовано с frac. По умолчанию = 1, если frac = None. frac : float, optional Доля элементов оси для возврата. Не может быть использовано с n. replace : bool, default False Выборка с возвратом или без возврата. weights : str or ndarray-like, optional Значение по умолчанию ‘None’ приводит к равномерному весу вероятностей. Если передается Series, он будет выровнен с целевым объектом по индексу. Значения индекса в весах, которые не найдены в выборке, будут проигнорированы, а значения индекса в выборке, которые не находятся в весах, будут присвоены нулевому весу. Если вызывается на DataFrame, примет имя столбца, когда ось = 0. Если веса не являются Series, веса должны быть такой же длины, как ось, которая выбирается. Если сумма весов не равна 1, они будут нормализованы, чтобы сумма была равна 1. Пропущенные значения в столбце весов будут обрабатываться как нулевые. Бесконечные значения не допускаются. random_state : int or numpy.random.RandomState, optional Семена для генератора случайных чисел (если целое число) или объект numpy RandomState. axis : int or string, optional Ось для выборки. Принимает номер оси или имя. По умолчанию - статистическая ось для данного типа данных (0 для Series и DataFrame).

Возвращаемые значения:

Series или DataFrame Новый объект того же типа, что и вызывающий, содержащий n элементы, случайным образом выбранные из вызывающего объекта.

См. также

numpy.random.choice

Генерирует случайную выборку из заданного одномерного массива numpy.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0],
...                    'num_wings': [2, 0, 0, 0],
...                    'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},
...                   index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])
>>> df
        num_legs  num_wings  num_specimen_seen
falcon         2          2                 10
dog            4          0                  2
spider         8          0                  1
fish           0          0                  8

Извлечь 3 случайных элемента из Series df['num_legs']: Обратите внимание, что мы используем random_state для обеспечения воспроизводимости примеров.

>>> df['num_legs'].sample(n=3, random_state=1)
fish      0
spider    8
falcon    2
Name: num_legs, dtype: int64

Случайная выборка 50% от DataFrame с возвратом:

>>> df.sample(frac=0.5, replace=True, random_state=1)
      num_legs  num_wings  num_specimen_seen
dog          4          0                  2
fish         0          0                  8

Использование столбца DataFrame в качестве весов. Строки с большим значением в столбце num_specimen_seen более вероятны для выборки.

>>> df.sample(n=2, weights='num_specimen_seen', random_state=1)
        num_legs  num_wings  num_specimen_seen
falcon         2          2                 10
fish           0          0                  8