从其他数据帧的子集中获取随机样本

是一种统计学中的常见操作，用于从一个较大的数据集中选择一部分样本进行分析和研究。通过随机抽样，可以减少数据集的规模，节省计算资源，并且保持样本的代表性。

优势：

1. 减少计算资源需求：通过从较大的数据集中抽取随机样本，可以降低计算资源的需求，提高分析的效率。
2. 保持样本代表性：随机抽样能够保持样本的代表性，确保抽取的样本能够准确反映原始数据集的特征和分布。
3. 增加可重复性：通过随机抽样，可以使实验或研究结果更具可重复性，因为其他研究者可以使用相同的方法从原始数据集中抽取相似的样本。

应用场景：

1. 数据分析：在大规模数据集中进行统计分析或机器学习时，可以通过随机抽样来减少数据量，提高算法运行速度。
2. 调查研究：在社会科学研究中，通过随机抽样可以从目标人群中选择一部分样本进行调查，从而得到对整体人群的推断和结论。
3. 质量控制：在生产过程中，可以通过随机抽样来检查产品的质量，以保证产品的整体品质。

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