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采样Pandas Dataframe的最快方法？

在采样Pandas Dataframe时，可以使用以下方法来提高采样速度：

使用.sample()方法：Pandas提供了.sample()方法来对Dataframe进行随机采样。可以通过指定n参数来指定采样的行数，或者通过frac参数来指定采样的比例。例如，df.sample(n=100)将随机采样100行数据。
使用.iloc[]方法：.iloc[]方法可以通过索引位置来采样Dataframe。可以通过指定需要采样的行的索引位置来实现采样。例如，df.iloc[indices]将采样指定索引位置的行。
使用.query()方法：.query()方法可以通过条件表达式来筛选Dataframe，并进行采样。可以通过指定条件表达式来实现采样。例如，df.query('column_name > 0')将采样满足条件的行。
使用.numpy.random.choice()方法：可以使用NumPy的.random.choice()方法来实现采样。该方法可以从给定的一维数组或整数中进行随机采样。例如，df.iloc[np.random.choice(df.index, size=100, replace=False)]将随机采样100行数据。

以上方法都可以有效地进行Dataframe采样，并根据需求进行调整。在实际应用中，可以根据数据量和采样需求选择最适合的方法。

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相关搜索:Python pandas重采样方法使dataframe行加倍具有特定日期的pandas Dataframe重采样 Python:遍历每个DataFrame组的最快方法编写大熊猫DataFrame的最快方法从位置Pandas dataframe最优采样n行重采样Pandas DataFrame时出现问题 Pandas:根据目标分布从DataFrame中采样根据定义的值对Pandas Dataframe进行重采样最快的Pandas值更新方法？使用Pandas对使用特定列权重的DataFrame进行采样对Pandas DataFrame的组内整数序列进行上采样从MySQL取表到Pandas的最快方法统计Pandas中单词出现次数的最快方法有条件地从Pandas DataFrame中采样行如何在pandas dataframe中重新采样并忽略周末基于以索引和列值作为输入的函数设置Pandas Dataframe元素的最快方法 Pandas Dataframe分组聚合的优化方法迭代构造Pandas DataFrame的最佳方法调用方法的最快方法在Python中采样大于p的n个随机素数的最快方法？

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