Python Pandas Series.sample()用法及代码示例

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.sample()函数从对象轴返回随机的项目样本。我们还可以使用random_state来提高可重复性。

用法： Series.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

参数：
n:从轴返回的项目数。
frac:要返回的轴项的分数。
replace:样品有无更换。
weights:默认的“无”将导致相等的概率加权。
random_state:随机数生成器(如果为int)或numpy RandomState对象的种子。
axis:采样轴。

返回：系列或 DataFrame

范例1：采用Series.sample()函数从给定Series对象中抽取值的随机样本。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio', 'Moscow']) 
  
# Create the Datetime Index 
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5', 'City 6'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.sample()函数从给定的Series对象绘制随机的值样本。

# Draw random sample of 3 values 
selected_cities = sr.sample(n = 3) 
  
# Print the returned Series object 
print(selected_cities)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.sample()函数已成功从给定Series对象返回了3个值的随机样本。

范例2：采用Series.sample()函数从给定Series对象中抽取值的随机样本。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series([100, 25, 32, 118, 24, 65]) 
  
# Create the Index 
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp'] 
  
# set the index 
sr.index = index_ 
  
# Print the series 
print(sr)

输出：

现在我们将使用Series.sample()函数以选择大小等于给定Series对象大小的25％的随机样本。

# Draw random sample of size of 25 % of the original object 
selected_items = sr.sample(frac = 0.25) 
  
# Print the returned Series object 
print(selected_items)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.sample()函数已成功从给定Series对象返回了2个值的随机样本，该样本是原始Series对象大小的25％。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.sample()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。