如何在保持行的相对位置的同时对数据帧的行进行统一采样？
How to sample rows of a dataframe uniformly while maintaining the relative position of the rows?
我想使用 pandas.DataFrame.sample 从 pandas 数据帧 均匀地 中采样给定行数。但是，我想确保所选行的 order 与原始数据框中那些相同行的顺序不矛盾。我不知道该怎么做；行的顺序背后有一个物理意义，我想保留它。也许最好称其为沿行轴抽取数据帧而不是对其进行采样。你有什么建议？
注：
原始数据框有 83 行。
我需要创建两个样本，每个样本有 25 行和 24 行。
df1 = original_df.sample(25)
# returns the rest(24)
df2 = original_df[~ original_df.index.isin(df1.index)]
df2 = df2.sample(24)
采样数据帧（df1 和 df2）将具有来自原始数据帧的索引值）。要获得原始数据框中的顺序，您可以按索引
对值进行排序
df1 = df1.sort_index()
df2 = df2.sort_index()
我想使用 pandas.DataFrame.sample 从 pandas 数据帧 均匀地 中采样给定行数。但是，我想确保所选行的 order 与原始数据框中那些相同行的顺序不矛盾。我不知道该怎么做；行的顺序背后有一个物理意义，我想保留它。也许最好称其为沿行轴抽取数据帧而不是对其进行采样。你有什么建议？
注：
原始数据框有 83 行。 我需要创建两个样本，每个样本有 25 行和 24 行。
df1 = original_df.sample(25)
# returns the rest(24)
df2 = original_df[~ original_df.index.isin(df1.index)]
df2 = df2.sample(24)
采样数据帧（df1 和 df2）将具有来自原始数据帧的索引值）。要获得原始数据框中的顺序，您可以按索引
对值进行排序df1 = df1.sort_index()
df2 = df2.sort_index()