polars.DataFrame.sample

DataFrame.sample(
    n: int | Series | None = None,
    *,
    fraction: float | Series | None = None,
    with_replacement: bool = False,
    shuffle: bool | None = None,
    seed: int | None = None,
) → DataFrame

Выбрать выборку из этого DataFrame.

Параметры:

n

Количество элементов, которые нужно вернуть. Нельзя использовать вместе с fraction. Если fraction равен None, по умолчанию используется значение 1.

fraction

Доля элементов, которые нужно вернуть. Нельзя использовать вместе с n.

with_replacement

Разрешить включать значения в выборку более одного раза.

shuffle

Определяет порядок выбранных строк. Если True, выбранные строки явно перемешиваются. Если False, относительный порядок выбранных строк сохраняется (то есть они располагаются в том же порядке, что и в исходном DataFrame). Если None (по умолчанию), порядок не гарантируется; используется наиболее производительный алгоритм.

seed

Начальное значение для генератора случайных чисел. Если задано None (по умолчанию), при каждом вызове sample генерируется случайное начальное значение.

Примеры

>>> df = pl.DataFrame(
...     {
...         "foo": [1, 2, 3],
...         "bar": [6, 7, 8],
...         "ham": ["a", "b", "c"],
...     }
... )
>>> df.sample(n=2, shuffle=False, seed=0)  
shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ foo ┆ bar ┆ ham │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ str │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 3   ┆ 8   ┆ c   │
│ 2   ┆ 7   ┆ b   │
└─────┴─────┴─────┘