如何在Pandas中随机抽取每个类别50%的项目

在Pandas中，可以使用groupby函数和sample函数来实现随机抽取每个类别50%的项目。

首先，假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含一个名为category的列，表示每个项目所属的类别。我们的目标是从每个类别中随机抽取50%的项目。

以下是实现的步骤：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建一个示例DataFrame：

data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

使用groupby函数按照category列进行分组：

grouped = data.groupby('category')

使用apply函数结合sample函数来随机抽取每个类别50%的项目：

sampled_data = grouped.apply(lambda x: x.sample(frac=0.5))

在上述代码中，frac=0.5表示抽取的比例为50%。sampled_data将包含随机抽取的项目。

完整代码示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']})

grouped = data.groupby('category')
sampled_data = grouped.apply(lambda x: x.sample(frac=0.5))

以上代码将在Pandas中实现随机抽取每个类别50%的项目。请注意，这只是一个示例，实际应用中的DataFrame结构和数据可能会有所不同，但基本的思路是相同的。

相关·内容

python数据预处理 :数据抽样解析

优点是简单易行、便与组织；缺点是群体划分容易造成误差分层抽样先按照观察指标影响较大的某一种特征，将总体分若干个类别，再从每一层随机抽取一定数量的单位合并成总体。...各种抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样 python代码实现 import random import numpy as np import pandas as pd...# weights这个是每个样本的权重，具体可以看官方文档说明。 # random_state这个在之前的文章已经介绍过了。 # axis是选择抽取数据的行还是列。...axis=0的时是抽取行，axis=1时是抽取列（也就是说axis=1时，在列中随机抽取n列，在axis=0时，在行中随机抽取n行） df_0 = df.sample(n=20, replace=True...数据时效性不能用过时的数据来分析现在的运营状态关键因素数据整体数据的关键性数据必须要在模型中，如双十一带来的销售增长业务随机性抽样数据要使各个场景的数据分布均衡数据来源多样性数据覆盖要全面

1.6K2 0

数据竞赛之常见数据抽样方式

解决样本不均衡问题随机抽样（用的最多）该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布...使用Pandas进行数据随机 DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis...取值为1时，抽取列。等距抽样等距抽样是先将总体的每个个体按顺序编号，然后再计算出抽样间隔，再按照固定抽样间隔抽取个体。...分层抽样分层抽样是先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。...通过正负样本的惩罚权重来解决不均衡：对于分类中不同样本数量的类别分别赋予不同权重（一般小样本量类别权重大，大样本量类别权重小），然后进行计算和建模，例SVM。

1.2K2 0

Python快速实战机器学习(2) 数据预处理

导语机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域，它应用广泛，如推荐系统，文本分析，图像识别，语言翻译等等。.../iris/iris.data',header=None) df.tail() 我们使用pandas读取数据，然后通过pandas中的tail方法输出最后五行数据，看一下Iris数据集格式: ?...100条样本，这正好是Setosa(前五十个数据)和Versicolor(后五十个数据)对应的样本，我们将Versicolor对应的数据作为类别1，Setosa对应的作为-1。...一般而言我们随机从整个数据集中找到80%的数据作为训练集，另外20%的数据作为测试集。...，每个维度之间没有同一个刻度，会导致两个维度之间的数据差距特别大。

6492 0

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Sample Sample用于从DataFrame中随机选取若干个行或列。...：随机数发生器种子 axis：选择抽取数据的行还是列 axis=0:抽取行 axis=1:抽取列比如要从df中随机抽取5行： sample1 = df.sample(n=5) sample1 从...df随机抽取60%的行，并且设置随机数种子，每次能抽取到一样的样本： sample2 = df.sample(frac=0.6,random_state=2) sample2 5....比如有一个序列[1,7,5,3]，使用rank从小到大排名后，返回[1,4,3,2]，这就是前面那个序列每个值的排名位置。...简单说就是将指定的列放到铺开放到行上变成两列，类别是variable(可指定)列，值是value(可指定)列。

4.1K2 0

利用随机森林评估特征重要性原理与应用

二、特征重要性评估现实情况下，一个数据集中往往有成百上前个特征，如何在其中选择比结果影响最大的那几个特征，以此来缩减建立模型时的特征数是我们比较关心的问题。...用随机森林进行特征重要性评估的思想其实很简单，说白了就是看看每个特征在随机森林中的每棵树上做了多大的贡献，然后取个平均值，最后比一比特征之间的贡献大小。好了，那么这个贡献是怎么一个说法呢？...我们这里只介绍用基尼指数来评价的方法，首先对另一种方法做个简单介绍，具体可以参考文献2：的定义为：在 RF 的每棵树中，使用随机抽取的训练自助样本建树，并计算袋外数据 OOB）的预测错误率，然后随机置换变量...measures)用来表示，将Gini指数用来表示，假设有个特征，，，，，棵决策树，个类别，现在要计算出每个特征的Gini指数评分，亦即第个特征在RF所有决策树中节点分裂不纯度的平均改变量...第棵树节点的指数的计算公式为：其中，表示有个类别，表示节点中类别所占的比例。直观地说，就是随便从节点中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率。

2.2K1 0

Numpy使用-随机生成数据

Numpy库中随机选数本文中介绍的是如何使用numpy库中的random模块进行随机选择数据 ? 为什么写在自己学习pandas和numpy库进行数据处理的过程，有时候会缺乏数据。...虽然网上有很多的数据，但是需要时间去查找。当自己在整理总结相关知识点的时候，需要立马用到一些简单的数据，于是想到了这个方法：随机模拟些简单的数据来进行处理和学习，于是想到了Numpy中的相关功能。...random.choice 在随机生成数据的过程中主要使用的是random.choice方法，下面具体介绍其方法的使用。...replace：表示是否放回，为True表示放回（默认方式），则抽取的数据可能存在重复的值 p：表示每个元素被抽取的概率；如果没有指定，所有元素被选取的概率是相等的；p的长度和a的必须相同抽取数值型数据...使用案例通过一个随机生成的数据来模拟pandas中的DataFrame数据： import pandas as pd import numpy as np name_list = ["小明","小红

1.2K2 0

【教程】用GraphSAGE和UnsupervisedSampler进行节点表示学习

无监督的GraphSAGE模型：在无监督GraphSAGE模型中，节点嵌入是通过解决一个简单的分类任务来学习的：给定一大组从图上进行的随机行走中产生的 "正"（目标、背景）节点对（即在随机行走中某个背景窗口内共同出现的节点对...阳性（目标，背景）节点对是在图上随机行走时共同出现的节点对，而负节点对是从图的全局节点度分布中随机抽取的。 ...正面（目标，背景）节点对从散步中提取，对于每个正面的节点对（目标，节点），通过从图的度分布中随机抽取节点来生成相应的负面节点对。...指定其他可选参数值：根节点、每个节点的行走次数、每个行走的长度和随机种子。 nodes = list(G.nodes()) number_of_walks = 1 length = 5 2....也就是说，GraphSAGE不是为每个节点训练单独的嵌入（如node2vec等算法中学习节点嵌入的查询表），而是学习一个函数，通过从每个节点的本地邻域采样和聚合属性，并将这些属性与节点自身的属性相结合，

1K3 0

随机森林算法

每个基分类器都会给出一个预测结果。最后，我们根据这10个基分类器的预测结果进行投票，得到最终的分类结果。如果有超过一半的基分类器将样本分为类别A，那么最终的预测结果就是类别A。...选择特征：在每个决策树的节点分裂时，从所有的特征中随机选择一部分特征，用这部分特征来评估最佳的分裂方式。构建决策树：使用所选的特征和样本来训练决策树。每棵树都独立地生长，不进行剪枝操作。...关注不同的误差来源：集成学习中的不同方法，如Boosting和Bagging，分别关注于降低偏差和方差。通过随机采样，这些方法可以从不同的误差来源中学习，从而提高整体模型的性能。...然后，从候选的特征中随机抽取k个特征，作为当前节点下决策的备选特征，从这些特征中选择最好地划分训练样本的特征。用每个样本集作为训练样本构造决策树。...在训练过程中引入两个层次的随机性，一是通过Bootstrap抽样形成不同的训练数据集，二是在每个节点分裂时随机选择特征子集。

1001 0

机器算法｜线性回归、逻辑回归、随机森林等介绍、实现、实例

其次逻辑回归模型是监督分类算法族的成员之一，它的目的是找出每个输入变量的对应参数值。...）从原始数据集中随机抽取样本生成新的训练数据集。...每次抽取时都会从原始数据集中有放回地随机选择一定数量的样本，这样可以保证原始数据集中的样本可能会被多次抽取到。...2、构建决策树：在每个训练数据集上，使用决策树算法（如ID3、C4.5等）构建一棵决策树。在构建决策树时，对于每个节点分裂，只考虑随机选取的一部分特征，而不是考虑所有的特征。...：写在最后本文介绍了什么是线性回归、逻辑回归、随机森林以及已经如何在Python中实现，可以利用pandas对数据进行处理，pandas直观高效的处理数据，并且可以与scikit-learn, statsmodels

1.1K2 1

大数据应用导论 Chapter04 | 大数据分析

2、训练模型和测试模型 1、训练模型用训练集来训练模型，其中每个训练样本由特征和目标变量组成银行借贷案例中，每个训练样本有四种特征(性别、收入、教育程度、婚姻状态)，一个目标变量(是否违约) 2、...3.1、K近邻算法流程确定K的大小和相似度的计算方法从训练样本中挑选k个与测试样本最相似的样本根据k个训练样本的类别，通过投票的方式来确定测试样本的类别 ?...根据分裂点分裂节点(如50) 然后选择新的特征作为分支节点，继续分裂，直至达到一定条件停止分裂，形成一颗决策树 ?...，其中每个样本归属于距离自己最近的簇聚类效果：使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低 5.1、K-means算法步骤 1、随机选取K个样本作为初始中心 2、重复迭代如下步骤直至收敛：...Pandas中describe()函数可查看数据集中变量的描述性信息 ?

9114 1

自然语言处理（NLP）学习路线总结

句法分析：学习如何分析句子的语法结构，如依存关系分析。语义分析：学习如何理解文本的语义，如命名实体识别、情感分析等。信息检索：学习如何从大量文本中检索相关信息，如关键词搜索、文本聚类等。...循环神经网络（RNN）：学习如何处理序列数据，如语言模型、机器翻译等。注意力机制：学习如何在模型中引入注意力机制，如Transformer模型。...在NLP中，机器学习算法可以用于解决各种任务，如文本分类、信息抽取、机器翻译等。...2.3 信息抽取（Information Extraction）信息抽取是指从非结构化/半结构化文本（如网页、新闻、论文文献、微博等）中提取指定类型的信息（如实体、属性、关系、事件、商品记录等），并通过信息归并...（2）马尔可夫链：在随机过程中，每个语言符号的出现概率不相互独立，每个随机试验的当前状态依赖于此前状态，这种链就是马尔可夫链。

4111 0

❤️ Python 利用NetworkX绘制精美网络图 ❤️

：{DG.nodes}') print(f'输出节点的数量：{DG.number_of_nodes()}') # 添加边传入列表列表里每个元素是一个元组元组里表示一个点指向另一个点的边 DG.add_edges_from...D', 'A'), ('E', 'A'), ('E', 'D')] 输出边的数量：7 四、利用NetworkX实现关联类分析利用 soccer.csv 中的数据，使用 Python 的 NetworkX...提取数据统计不同俱乐部（Club）的球员数量，从球员最多的五个俱乐部抽取 50 名球员信息(球员数量最多的俱乐部抽取 30 名，剩下 4 个俱乐部各抽取 5 名)构成新的 DataFrame，打印其info...excel new_result.to_excel('samples.xlsx') Jupyter Notebook环境中读取samples.xlsx，打印其info()，结果如下： import pandas...尽可能让网络图美观，如为属于同一俱乐部的节点设置相同的颜色。将每个球员当作网络图中一个节点，计算节点之间的连通关系，同属一个俱乐部则连通。

1.9K3 1

讲讲中心极限定理

总第202篇/张俊红今天我们来聊聊统计学里面比较重要的一个定理：中心极限定理，中心极限定理是指：现在有一个总体数据，如果从该总体数据中随机抽取若干样本，重复多次，每次抽样得到的样本量统计值(比如均值...通过分布图可以看出，这10000个随机数基本是均等分布，也就是每个值出现的概率差不多。...现在我们从这10000个样本中随机抽取若干个样本(30、50、100、500)，重复抽取100次，会得到100个样本均值，然后绘制样本均值分布图。...：30、50、100、500，通过运行上面代码可以得到每次抽取不同样本量对应的样本均值的分布结果：可以看到，不同样本量对应的均值分布均符合正态分布。...比如你要统计一下北京市的平均工资，那么你就可以从北京全部人口这个总体中随机抽取部分样本，抽取若干次，把这若干次的均值再求均值以后，就可以作为北京市全部人口的平均工资。

9920 0

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

超参数调优在机器学习模型中，超参数是那些在模型训练之前需要设置的参数，如决策树的最大深度、逻辑回归的正则化系数等。选择合适的超参数对模型性能有着重要的影响。...处理不平衡数据集在实际应用中，不平衡数据集是非常常见的问题。当一个类别的样本远多于其他类别时，模型可能会倾向于预测多的那个类别，从而忽视了其他类别的预测。...同时，我们还会介绍一些项目开发中的最佳实践，以帮助你在实际工作中更高效地应用这些知识。 1. 项目背景与数据集介绍我们以一个经典的二分类问题为例：预测客户是否会购买某款产品。...在这个示例中，我们假设数据集没有缺失值，但在实际项目中，处理缺失值是常见的步骤。...模型评估与优化尽管我们通过简单的准确率评估了模型的表现，但在实际项目中，我们通常需要更深入的模型评估方法，如混淆矩阵、分类报告、交叉验证等。

3011 0

A.机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测

空集 OR D中样本在 A 上的取值相同 then : ----将node标记为叶节点，其类别标记为 D 中样本数最多的类； return 从 A 中选择最优划分属性 a_* ; for a_...3.3.2 划分选择从上述伪代码中我们发现，决策树的关键在于中选择最优划分属，一般我们希望决策树每次划分节点中包含的样本尽量属于同一类别，也就是节点的“纯度”更高。...neq k} p_{k} p_{k^{\prime}} \\ &=1-\sum_{k=1}^{|\mathcal{Y}|} p_{k}^{2} \end{aligned} 基尼指数反映了从数据集 D 中随机抽取两个的类别标记不一致的概率...splitter也是用来控制决策树中的随机选项的，有两种输入值，输入”best"，决策树在分枝时虽然随机，但是还是会优先选择更重要的特征进行分枝（重要性可以通过属性feature_importances...对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学（gym环境为主）---->主流多智能算法教学（gym环境为主）---->单智能多智能题实战（论文复现偏业务如：无人机优化调度、电力资源调度等项目应用）自然语言处理相关规划

6962 0

入门 | 机器学习第一课：决策树学习概述与实现

最上面的节点叫做根节点，下面每层的节点叫做叶节点，可以把它想成现实世界中的一棵树，但是根朝上。每个节点测试我们的世界（数据集）中的某个属性，从节点引出的每个分支对应于该属性的值。...信息增益和熵信息增益是选择最佳属性常用且容易上手的方法之一。它使用另一种叫做熵的属性计算出来。熵是物理学和数学中的概念，指系统的随机性或混乱度。在信息论中，它指的是一组样本的混乱度。...其中 25 块是红色的，25 块是蓝色的。第二袋也有 50 块巧克力，都是蓝色的。在这种情况下，第一个袋子的熵是 1，因为里面的巧克力呈均匀分布。第二个袋子的熵为零，因为里面的巧克力没有随机性。...我们有两个类别：红色（R）和蓝色（B）。第一个袋子里有 25 块红色巧克力。巧克力总数是 50。因此，p_i=25/50。蓝色类别也是这样处理。把这些值代入熵方程，我们得到以下结果： ?...那么这里，红色士力架（15）是正例，其他的巧克力（如红色 Kit Kat 和蓝色士力架）都是负例。现在，与我们的类别（吃／不吃）相关的数据集的熵是： ? 现在我们来回顾一下，我们有 50 块巧克力。

6633 0

大数据分析那点事

（就算你学会了请别在你们校长老师讲话时直接DISS，说了也不要说时看小王这篇博客学会的） 2.4 频数与频率频数是指一组数据中个别数据重复出现的次数，而频率则表示每组类别次数与总次数的比值，它代表某类别在总体中出现的频繁程度...数值型数据属于一种特殊分类数据，即可以按数值型数据进行分类统计，如按每个年龄值进行分类统计，按每个收入值进行分类统计，不过类别值越多，其分类就越细，通常也就越难发现潜在规律。...每个参数可以是一个字符串或字符串数组，如单元格区域。...可以查看Python遍历目录下的所有文件、读取、千万条数据合并详解 5.3 数据抽取常见的数据抽取方法有字段拆分和随机抽样：字段拆分是指：是指保留原始数据表中某些字段的部分信息，形成一个新字段随机抽样是指...：按照随机的原则，也就是保证总体中每个样本都有同等机会被抽中的原则，进行样本抽取的一种方法在EXCEL中进行随机抽样可以使用RAND（）函数，RAND 返回了一个大于等于 0 且小于 1 的平均分布的随机实数

1.3K1 0

随机森林之美

假定训练数据有1万条，随机抽取8千条数据，因为是有放回的抽样，可能原数据中有500条被抽了两次，即最后的8千条中有500条是重复的数据。...抽取了数据，就可以开始构建决策分支了，在每次决策分支时，也需要加入随机性，假设数据有20个特征（属性），每次只随机取其中的几个来判断决策条件。...总结起来，使用随机性的三个地方：随机有放回的抽取数据，数量可以和原数据相同，也可以略小；随机选取N个特征，选择最好的属性进行分裂；在N个最好的分裂特征中，随机选择一个进行分裂；因此，理解了这几个地方的随机性...在scikit-learn中，同样只是简单几行代码即可： # sklearn_rf.py import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier...，是按类别变量进行处理。

1.3K4 0

Python的常用包有哪些，分别有什么作用？

● 为了定位Series中的元素，Pandas提供了Index对象，每个Series都会带有一个对应的Index，用来标记不用的元素； ● DataFrame相当于多个带有同样Index的Series的组合...； 6、Sklearn库包含大量机器学习算法的实现，其提供了完善的机器学习工具箱，支持预处理、回归、分类、聚类、降维、预测和模型分析等强大的机器学习库，近乎一半的机器学习和数据科学项目使用该包。...4.降维算法包括PCA（如sklearn.decomposition.PCA）、特征选择（sklearn.feature_selection，包括单变量特征选择等）、非负矩阵分解（如sklearn.decomposition.NMF...6.预处理方法包括基本的预处理方法（sklearn.preprocessing，包括标准化、类别化、离散化等）、特征抽取（sklearn.feature_extraction，包括文本特征抽取方法bag...机器学习主要步骤中sklearn应用 1.数据集：sklearn.datasets中提供了很多数据集，初学时可将其作为基础数据。

9691 0

Python数据分析利用NetworkX绘制网络图

：{DG.nodes}') print(f'输出节点的数量：{DG.number_of_nodes()}') # 添加边传入列表列表里每个元素是一个元组元组里表示一个点指向另一个点的边 DG.add_edges_from...利用NetworkX实现关联类分析利用 soccer.csv 中的数据，使用 Python 的 NetworkX 包按要求进行绘图。...[a0kvda12hi.png] (1) 提取数据统计不同俱乐部（Club）的球员数量，从球员最多的五个俱乐部抽取 50 名球员信息(球员数量最多的俱乐部抽取 30 名，剩下 4 个俱乐部各抽取...# 球员人数最多的5个俱乐部 clubs = list(data.index[:5]) # 球员数量最多的俱乐部抽取30名 df1 = df[df['Club'] == clubs[0]].sample...尽可能让网络图美观，如为属于同一俱乐部的节点设置相同的颜色。将每个球员当作网络图中一个节点，计算节点之间的连通关系，同属一个俱乐部则连通。

7.7K4 2

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云