在采样Pandas Dataframe时,可以使用以下方法来提高采样速度:
.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。.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。.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。.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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