如何从另一个数据帧中的列中采样产生相同分布的数据帧

从另一个数据帧中的列中采样产生相同分布的数据帧可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入必要的库和数据帧：

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [11, 12, 13, 14, 15],
                    'D': [16, 17, 18, 19, 20]})

1. 选择要从中采样的列：

sample_column = 'A'

1. 在df1上使用value_counts()函数获取列A中每个值的计数，并将其保存在字典中：

value_counts_dict = df1[sample_column].value_counts().to_dict()

1. 在df2上创建一个新的列，该列中的每个值都基于df1中列A的分布进行采样。使用apply()函数结合numpy的random.choice()函数来实现：

df2[sample_column] = df2[sample_column].apply(lambda x: np.random.choice(list(value_counts_dict.keys()), p=list(value_counts_dict.values())))

完成以上步骤后，df2的列A将采样产生相同分布的数据，保证了两个数据帧中列A的分布相同。

这个方法适用于采样数据不是太大的情况，如果数据量很大，可能需要考虑分布的近似采样方法，例如使用随机采样算法，以保证采样的效率和准确性。

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