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：

1. 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。
2. 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。
3. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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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