В задачах анализа данных и машинного обучения крайне важно иметь репрезентативную выборку набора данных для работы. Pandas, популярная библиотека манипулирования данными на Python, предоставляет несколько методов для удобной выборки данных из DataFrame. В этой статье мы рассмотрим десять удобных методов выполнения этой задачи, дополненных примерами кода и разговорными объяснениями.
Метод 1: случайная выборка
Самый простой способ выборки данных из DataFrame — случайная выборка. Функция sample()позволяет указать количество выборок или долю выборок для случайного извлечения.
# Randomly sample 5 rows from the DataFrame
sample_df = df.sample(n=5)
# Randomly sample 10% of the DataFrame
sample_df = df.sample(frac=0.1)Метод 2: стратифицированная выборка
Если ваш DataFrame содержит категориальные переменные, возможно, вам захочется убедиться, что ваша выборка репрезентативна для каждой категории. Pandas предоставляет функцию groupby()в сочетании с apply()и sample()для достижения стратифицированной выборки.
# Stratified sampling based on 'category' column
sample_df = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=2))Метод 3: выборка по условию
Вы также можете выполнять выборку данных на основе определенных условий, используя логическое индексирование. Этот метод позволяет извлекать строки, удовлетворяющие определенному критерию.
# Sample rows where 'value' column is greater than 10
sample_df = df[df['value'] > 10]Метод 4: выборка по времени
Если ваш DataFrame включает индекс, основанный на времени, вы можете выбирать данные на основе определенных временных диапазонов.
# Sample data from a specific time range
sample_df = df['2023-01-01':'2023-06-30']Метод 5: выборка без замены
Иногда вам необходимо выполнить выборку данных без замены, то есть каждая выборка уникальна и не повторяется. Pandas позволяет добиться этого с помощью функции sample()с параметром replace, установленным на False.
# Sample 5 unique rows from the DataFrame
sample_df = df.sample(n=5, replace=False)Метод 6: взвешенная выборка
В некоторых случаях вам может потребоваться присвоить веса каждой строке в вашем DataFrame и выполнить выборку данных соответствующим образом. Функция sample()принимает параметр weightsдля взвешенной выборки.
# Perform weighted sampling based on the 'weight' column
sample_df = df.sample(n=5, weights='weight')Метод 7. Выборка по проценту уникальных значений
Чтобы выполнить выборку данных на основе процента уникальных значений в столбце, вы можете использовать функцию value_counts()в сочетании со случайной выборкой.
# Sample rows based on the percentage of unique values in the 'category' column
threshold = 0.3
unique_counts = df['category'].value_counts(normalize=True)
sample_df = df[df['category'].isin(unique_counts[unique_counts > threshold].index)]Метод 8: выборка по размеру группы
Если вы хотите выполнить выборку данных на основе размера групп в определенном столбце, вы можете использовать функцию groupby()в сочетании с apply()и sample().
# Sample rows based on the group size of the 'category' column
sample_df = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=min(2, len(x))))Метод 9: стратифицированная выборка с пропорциональным распределением
Чтобы выполнить стратифицированную выборку с пропорциональным распределением, когда размер выборки пропорционален численности населения каждой категории, вы можете использовать функцию sample()с параметром weights.
# Stratified sampling with proportional allocation based on the 'category' column
sample_df = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=int(len(x) * 0.1), weights='population'))Метод 10: последовательная выборка
Если ваш DataFrame имеет последовательную структуру, например данные временных рядов, вы можете последовательно выбирать данные с помощью функции iloc.
# Sequentially sample every 10th row from the DataFrame
sample_df = df.iloc[::10]В этой статье мы рассмотрели десять различных методов выборки данных из Pandas DataFrame. От случайной выборки до стратифицированной выборки, от взвешенной выборки до последовательной выборки — Pandas предлагает широкий спектр возможностей для извлечения значимых подмножеств ваших данных. Используя эти методы, вы можете получить ценную информацию и повысить эффективность анализа данных и рабочих процессов машинного обучения.
При работе с задачами анализа данных и машинного обучения часто бывает необходимо получить выборку данных из Pandas DataFrame. Выборка позволяет извлекать репрезентативные подмножества данных для анализа и моделирования. В этой статье мы рассмотрим десять практических методов выборки данных в Pandas DataFrame. Мы предоставим примеры кода и объясним каждый метод на разговорном языке, чтобы его было легко понять и реализовать.
Метод 1: случайная выборка
Чтобы случайным образом выбрать данные из DataFrame, вы можете использовать функцию sample(). Просто укажите количество образцов или долю образцов, которую вы хотите извлечь случайным образом.
Пример:
# Randomly sample 5 rows from the DataFrame
sample_df = df.sample(n=5)
# Randomly sample 10% of the DataFrame
sample_df = df.sample(frac=0.1)Метод 2: стратифицированная выборка
Если в вашем DataFrame есть категориальные переменные, возможно, вам захочется убедиться, что ваша выборка представляет каждую категорию. Функция groupby()Pandas в сочетании с apply()и sample()может помочь добиться стратифицированной выборки.
Пример:
# Stratified sampling based on the 'category' column
sample_df = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=2))Метод 3: выборка по условию
Вы можете выбирать данные на основе определенных условий, используя логическое индексирование. Этот метод позволяет извлекать строки, удовлетворяющие определенному критерию.
Пример:
# Sample rows where the 'value' column is greater than 10
sample_df = df[df['value'] > 10]Метод 4: выборка по времени
Если ваш DataFrame имеет индекс, основанный на времени, вы можете выбирать данные на основе определенных временных диапазонов.
Пример:
# Sample data from a specific time range
sample_df = df['2023-01-01':'2023-06-30']Метод 5: выборка без замены
Чтобы выполнить выборку данных без замены, то есть каждая выборка уникальна и не повторяется, вы можете использовать функцию sample()с replaceпараметр установлен на False.
Пример:
# Sample 5 unique rows from the DataFrame
sample_df = df.sample(n=5, replace=False)Метод 6: взвешенная выборка
В некоторых случаях вам может потребоваться присвоить веса каждой строке в вашем DataFrame и выполнить выборку данных соответствующим образом. Функция sample()принимает параметр weightsдля взвешенной выборки.
Пример:
# Perform weighted sampling based on the 'weight' column
sample_df = df.sample(n=5, weights='weight')Метод 7: выборка по проценту уникальных значений
Чтобы выполнить выборку данных на основе процента уникальных значений в столбце, вы можете объединить функцию value_counts()со случайной выборкой.
Пример:
# Sample rows based on the percentage of unique values in the 'category' column
threshold = 0.3
unique_counts = df['category'].value_counts(normalize=True)
sample_df = df[df['category'].isin(unique_counts[unique_counts > threshold].index)]Метод 8: Выборка по размеру группы
Если вы хотите выполнить выборку данных на основе размера групп в определенном столбце, вы можете использовать функцию groupby()с apply()и sample().
Пример:
# Sample rows based on the group size of the 'category' column
sample_df = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=min(2, len(x))))Метод 9: стратифицированная выборка с пропорциональным распределением
Для стратифицированной выборки с пропорциональным распределением, где размер выборки пропорционален размеру совокупности каждой категории, вы можете использовать функцию sample()с Параметр weights.
Пример:
# Stratified sampling with proportional allocation based on the 'category' column
sample_df = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(n=int(len(x) * 0.1), weights='population'))Метод 10: последовательная выборка
Если ваш DataFrame имеет последовательную структуру, например данные временных рядов, вы можете последовательно выбирать данные с помощью функции iloc.
Пример:
# Sequentially sample every 10th row from the DataFrame
sample_df = df.iloc[::10]Отбор данных из Pandas DataFrame — это важный шаг в анализе данных и машинном обучении. Применяя десять методов, которые мы рассмотрели в этой статье, вы можете эффективно извлекать репрезентативные подмножества ваших данных для различных целей. Если вам нужна случайная выборка, стратифицированная выборка, взвешенная выборка или последовательная выборка, Pandas предоставляет универсальные инструменты для удовлетворения ваших потребностей. Не забудьте выбрать подходящий метод выборки в зависимости от ваших данных и целей анализа.