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将DataFrame分层采样为N个拆分而不进行替换

是一种数据采样方法，用于从DataFrame中按照不同层级进行抽样，将数据分割为N个子集，且采样过程中不会替换已选取的样本。

这种分层采样方法通常用于保持原始数据集中各个层级的分布比例，以确保采样后的子集能够准确地反映原始数据的特征。这在统计分析、机器学习和数据挖掘等领域中非常有用。

优势：

保持数据分布：分层采样可以确保采样后的子集能够准确地反映原始数据的分布特征，从而避免了数据偏差和失真。
提高样本代表性：通过按照不同层级进行采样，可以确保每个层级的样本都能够被充分代表，从而提高了样本的代表性。
精确控制采样比例：分层采样可以根据需求精确控制每个层级的采样比例，从而满足特定的研究或分析目的。

应用场景：

调查研究：在进行调查研究时，可以使用分层采样来确保样本能够准确地代表不同人群、地区或特定群体。
数据分析：在进行数据分析时，可以使用分层采样来保持原始数据的分布特征，从而得到更准确的分析结果。
机器学习：在进行机器学习任务时，可以使用分层采样来确保训练集和测试集中的样本分布相似，从而提高模型的泛化能力。

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Spark 之旅：大数据产品的一种测试方法与实现

pyspark.sql import SQLContext\n" +"\n" +"\n" +"def run(t1, t2, context_string):\n" +" # t2为原始数据， t1为经过数据拆分算子根据字段分层拆分后的数据...\n" +" # 由于数据拆分是根据col_20这一列进行的分层拆分，所以在这里分别\n" +" # 对这2份数据进行分组并统计每一个分组的计数。...里面t1和t2都是dataframe，分别代表原始数据和经过数据拆分算法拆分后的数据。测试的功能是分层拆分。也就是按某一列按比例抽取数据。...比如说100W行的数据，我按job这个字段分层拆分，我要求的比例是30%。也即是说每种职业抽取30%的数据出来，相当于这是一个数据采样的功能。...OK，所以在测试脚本中，我们分别先把原始表和经过采样的表按这一列进行分组操作，也就是groupby(col_20)。这里我选择的是按col_20进行分层拆分。

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数据导入与预处理-第6章-03数据规约

3.1.2 数量规约概述数量规约是指用较小规模的数据替换或估计原数据，主要包括回归与线性对数模型直方图聚类采样数据立方体这几种方法，其中直方图是一种流行的数据规约方法。...3.1.3 数据压缩数据压缩是利用编码或转换将原有数据集压缩为一个较小规模的数据集。无损压缩:若原有数据集能够从压缩后的数据集中重构，且不损失任何信息，则该数据压缩是无损压缩。...3.2 重塑分层索引(6.3.2 ) 3.2.1 重塑分层索引介绍重塑分层索引是pandas中简单的维度规约操作，该操作主要会将DataFrame类对象的列索引转换为行索引，生成一个具有分层索引的结果对象...：执行unstack时也可以指定层次 # 由于stack和unstack默认是操作最里层的数据，当我们想操作外层的数据时，就要传入一个层级序号或名称来拆分一个不同的层级。...） 3.3.1 降采样介绍降采样是一种简单的数据规约操作，它主要是将高频率采集数据规约到低频率采集数据，比如，从每日采集一次数据降低到每月采集一次数据，会增大采样的时间粒度，且在一定程度上减少了数据量

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

分层采样分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。...定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...n 个元素，每个元素有不同的权重，现在要不放回地随机抽取 m 个元素，每个元素被抽中的概率为元素的权重占总权重的比例。...针对类别不平衡的数据集，通过设定标签列、过采样标签和过采样率，使用SMOTE算法对设置的过采样标签类别的数据进行过采样输出过采样后的数据集 SMOTE算法使用插值的方法来为选择的少数类生成新的样本欠采样..._jdf.sample(*args) return DataFrame(jdf, self.sql_ctx) 根据每个层上给定的分数返回分层样本，不进行替换。

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图解机器学习中的 12 种交叉验证技术

交叉验证器 01 K折交叉验证--没有打乱折交叉验证器 KFold，提供训练/验证索引以拆分训练/验证集中的数据。将数据集拆分为个连续的折叠（默认情况下不改组）。...然后将每个折叠用作一次验证，而剩余的个折叠形成训练集。...这里需要注意的是，该交叉验证的拆分数据方法是一致的，仅仅是在拆分前，先打乱数据的排列，再进行分层折交叉验证。...08 分组K折交叉验证--留N组 LeavePGroupsOut将 P 组留在交叉验证器之外，例如，组可以是样本收集的年份，因此允许针对基于时间的拆分进行交叉验证。...将embargo设置为大于0的值，将在验证集之后删除额外的样本。

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Python:数据抽样平衡方法重写

= "under", N = 40, seed = 1)$data table(data_balanced_under$cls) 0 1 20 20 这边需要注意的是欠采样是不放回采样，同时对数据信息的损失也是极大的...---- ---- 在python上，我也没有发现有现成的package可以import，所以就参考了R的实现逻辑重写了一遍，新增了一个分层抽样group_sample,删除了过采样，重写了组合抽样combine_sample...# data_set:数据集 # label:分层变量 # percent:抽样占比 # q:每次抽取是否随机,null为随机...# 抽样根据目标列分层，自动将样本数较多的样本分层按percent抽样，得到目标列样本较多的特征欠抽样数据 x = data_set y = label...里面的label保持正样本（少类样本）达到0.4的占比下，总数抽取到60000个样本其实不是很难的一个过程，只是强化自己对python及R语言的书写方式的记忆，谢谢。

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pandas用法-全网最详细教程

如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。由此产生的轴将标记 0，…，n-1。这是有用的如果你串联串联轴没有有意义的索引信息的对象。请注意在联接中仍然受到尊重的其他轴上的索引值。...具体的指标，用于其他 n-1 轴而不是执行内部/外部设置逻辑。 keys︰序列，默认为无。构建分层索引使用通过的键作为最外面的级别。如果多个级别获得通过，应包含元组。...、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选，并进行计数和求和。...八、数据统计数据采样，计算标准差，协方差和相关系数 1、简单的数据采样 df_inner.sample(n=3) 2、手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5...] df_inner.sample(n=2, weights=weights) 3、采样后不放回 df_inner.sample(n=6, replace=False) 4、采样后放回 df_inner.sample

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机器学习算法：随机森林

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使用重采样评估Python中机器学习算法的性能

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

2.清理空格字符中的空格也是数据清洗中一个常见的问题 #清除city字段中的字符空格 df['city']=df['city'].map(str.strip) 3.大小写转换在英文字段中，字母的大小写不统一也是一个常见的问题...使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，将两个数据表中共有的数据匹配到一起生成新的数据表。并命名为 df_inner。...在Python中使用split函数实现分列在数据表中category列中的数据包含有两个信息，前面的数字为类别id，后面的字母为size值。中间以连字符进行连接。...我们使用split函数对这个字段进行拆分，并将拆分后的数据表匹配回原数据表中。...Sample函数中参数replace，用来设置采样后是否放回 #采样后不放回 df_inner.sample(n=6, replace=False) #采样后放回 df_inner.sample(n=6

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·二）

时间间隔滚动均值分割拆分框架创建一个数据框列表，根据包含在行中的逻辑进行分割。...向量化查找聚合和绘图时间序列将一个以小时为列、天为行的矩阵转换为连续的行序列，形成时间序列。...和另一个分组来创建子组，然后应用自定义函数 GH 3791 使用自定义周期进行重采样在不添加新日期的情况下重采样日内框架重采样分钟数据与 groupby 一起重采样 ### 重采样重采样文档...和另一个分组来创建子组，然后应用自定义函数 GH 3791 使用自定义周期进行重采样在不添加新日期的情况下重采样日内框架重采样分钟数据与 groupby 一起重采样合并连接文档。...看这里从文件推断数据类型处理错误行 GH 2886 写入多行索引 CSV 而不写入重复项读取多个文件以创建单个 DataFrame 将多个文件合并为单个 DataFrame 的最佳方法是逐个读取各个框架

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Python数据采样与抽样：快速获取样本数据

下面是一个简单的示例代码： import random def random_sampling(data, n): return random.sample(data, n) # 示例用法...例如，我们有一个包含学生信息的数据集，每个学生都有一个年级属性。我们可以根据年级属性来进行分层采样，确保每个年级都能够在样本中得到充分的代表。...在 Python 中，可以使用 pandas 库来进行分层采样。...[1, 1, 2, 2, 3], '成绩': [80, 90, 70, 85, 95]} df = pd.DataFrame(data) # 根据年级进行分层采样，每个年级选择两个样本...sample = df.groupby('年级').apply(lambda x: x.sample(2)) print(sample) 四、聚类采样聚类采样是根据数据的相似性进行采样的方法，将数据集分成若干个簇

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python数据分析——数据分类汇总与统计

第一个阶段，pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组。拆分操作是在对象的特定轴上执行的。...例如, DataFrame可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组。然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。...) 对于DataFrame，你可以定义一组应用于全部列的一组函数，或不列应用不同的函数。.../01/10,默认采集时间以“天”为单位，请利用Python对数据进行以“周”为单位的采样【例22】对于上面股票数据集文件stockdata.csv,请利用Python对数据进行以“月”为单位的采样...关键技术:可以通过resample()函数对数据进行采样，并设置参数为’M’,表示以“月”为单位的采样。

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8种交叉验证类型的深入解释和可视化介绍

对于具有n行的数据集，选择第1行进行验证，其余(n-1)行用于训练模型。对于下一个迭代，选择第2行进行验证，然后重置来训练模型。类似地，这个过程重复进行，直到n步或达到所需的操作次数。...从k折或组中，对于每次迭代，选择一组作为验证数据，其余（k-1）个组选择为训练数据。该过程重复k次，直到将每个组视为验证并保留为训练数据为止。...数据集的k倍交叉验证不太可能分成几类，而不是成组或成对，而是在这种情况下随机地成组。迭代次数不是固定的，而是由分析决定的。然后将结果平均化。...重复随机二次抽样验证优点：训练和验证拆分的比例不取决于迭代或分区的数量缺点：某些样本可能无法选择用于训练或验证、不适合不平衡数据集 6....对于与时间相关的数据集，将数据随机拆分或k折拆分为训练和验证可能不会产生良好的结果。对于时间序列数据集，根据时间将数据分为训练和验证，也称为前向链接方法或滚动交叉验证。

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用Python玩转统计数据：取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。...要留意的是，.skew(...)和.kurt(...)方法以类似的格式返回数据，而.mode(...)不然；.mode(...)方法返回的数据要进行调整，以便和.describe()方法的输出格式保持一致...我们还使用了DataFrame的.append(...)方法：有一个DataFrame对象（例子中的sample），将另一个DataFrame附加到这一个已有的记录后面。...sample(n=np.round(strata_expected_counts[bed])), ignore_index=True ) 04 将数据集拆分成训练集、交叉验证集和测试集要建立一个可信的统计模型...接着我们将这些数字与要归到训练集的比例（1-test_size）进行比较：如果数字小于比例，我们就将记录放在训练集（train属性的值为True）中；否则就放到测试集中（train属性的值为False）

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十五·一）

使用 Grouper 而不是 TimeGrouper 进行时间分组带有一些缺失值的时间分组 Grouper 的有效频率参数时间序列使用 MultiIndex 进行分组使用 TimeGrouper...和另一个分组创建子组，然后应用自定义函数 GH 3791 使用自定义周期重新采样重新采样日内框架而不添加新天数重新采样分钟数据使用 groupby 重新采样 ## 合并连接文档。...Jupyter 笔记本中绘制多个图表创建多行图绘制热力图注释时间序列图注释时间序列图 #2 使用 Pandas、Vincent 和 xlsxwriter 在 Excel 文件中生成嵌入式图表为分层变量的每个四分位数绘制箱线图...点击这里查看从文件推断数据类型处理坏行 GH 2886 在不写入重复数据的情况下编写多行索引 CSV 读取多个文件以创建单个 DataFrame 将多个文件合并为单个 DataFrame 的最佳方法是逐个读取各个框架...在这里，我们为DataFrame对象计算距离相关性矩阵。

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每个数据科学家都需要知道的5种采样算法

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算法研习：机器学习中的K-Fold交叉验证

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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

要拆分的字符串或正则表达式。如果未指定，则在空格处拆分。 n：int，默认 -1(全部)。限制输出中的拆分数量， None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。...将拆分的字符串展开为单独的列。如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex：布尔值，默认无。...如果 pat 是已编译的正则表达式，则不能设置为 False 注意：n 关键字的处理取决于找到的拆分数量：如果发现拆分 > n ，请先进行 n 拆分如果发现拆分 n ，则进行所有拆分如果对于某一行...将拆分的字符串展开为单独的列。如果 True ，返回 DataFrame/MultiIndex 扩展维度。如果 False ，则返回包含字符串列表的系列/索引。...确定替换是否区分大小写：如果为 True，则区分大小写(如果 pat 是字符串，则默认为) 设置为 False 不区分大小写如果 pat 是已编译的正则表达式，则无法设置。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

sample1 = df.sample(n=3) sample1 ? 上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。...如果将整数值传递给random_state，则每次运行代码时都将生成相同的采样数据。 5. Where where函数用于指定条件的数据替换。如果不指定条件，则默认替换值为 NaN。...Rank Rank函数实现对数据进行排序。假设我们有一个包含[1,7,5,3]的序列。分配给这些值的等级为[1,4,3,2]。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。

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