Pandas随机选择数据
Pandas Randomly Data Choosing
我是 Pandas 的初学者。我有一个包含 10000 个不同用户信息的数据文件。此数据包含 5 列和 10000 行。这些列之一是用户的地区，它根据用户的居住地划分用户（它只定义了 7 个不同的位置，每个位置都有一些用户居住）。例如，在这 10000 名用户中，300 名用户居住在美国，250 名用户居住在加拿大……
我想定义一个 DataFrame，其中包含五个随机的用户行，分别为：USA、Canada、LA、NY 和 Japan。此外，尺寸需要为 20*5。你能帮我怎么做吗？
我知道选择随机我需要使用
s = df.sample(n=5)
但是我如何定义从具有这些位置的用户中选择 5 个随机信息并定义维度？
您还可以sample from groups generated with groupby:
df.groupby('district').sample(n=5)
要将抽样限制在您可以预先过滤 df 的地区：
df[df['district'].isin(['USA', 'Canada', 'LA', 'NY', 'Japan'])].groupby('district').sample(n=5)
这是假设 'district' 是区列。另外，如果我理解正确的话，因为你是从 5 个地区抽取 5 个项目，所以最终 DataFrame 的维度应该是 (5*5)x5 = 25x5（25 行和 5 列）。
您需要 pandas 版本 >= 1.1.0 才能使用此方法。
我是 Pandas 的初学者。我有一个包含 10000 个不同用户信息的数据文件。此数据包含 5 列和 10000 行。这些列之一是用户的地区，它根据用户的居住地划分用户（它只定义了 7 个不同的位置，每个位置都有一些用户居住）。例如，在这 10000 名用户中，300 名用户居住在美国，250 名用户居住在加拿大…… 我想定义一个 DataFrame，其中包含五个随机的用户行，分别为：USA、Canada、LA、NY 和 Japan。此外，尺寸需要为 20*5。你能帮我怎么做吗？ 我知道选择随机我需要使用
s = df.sample(n=5)
但是我如何定义从具有这些位置的用户中选择 5 个随机信息并定义维度？
您还可以sample from groups generated with groupby:
df.groupby('district').sample(n=5)
要将抽样限制在您可以预先过滤 df 的地区：
df[df['district'].isin(['USA', 'Canada', 'LA', 'NY', 'Japan'])].groupby('district').sample(n=5)
这是假设 'district' 是区列。另外，如果我理解正确的话，因为你是从 5 个地区抽取 5 个项目，所以最终 DataFrame 的维度应该是 (5*5)x5 = 25x5（25 行和 5 列）。
您需要 pandas 版本 >= 1.1.0 才能使用此方法。