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分層抽樣（Stratified Sampling）是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)中的抽樣方法，它根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征將總體劃分為若干個(gè)互不相交的子集（層），然后從每個(gè)子集中隨機(jī)抽取樣本，在pandas中，我們可以使用sample函數(shù)進(jìn)行分層抽樣。
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以下是使用pandas進(jìn)行分層抽樣的詳細(xì)步驟：
1、導(dǎo)入pandas庫
import pandas as pd
2、創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'bar', 'baz'],
'B': ['one', 'two', 'three', 'two', 'three', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
3、根據(jù)某個(gè)或多個(gè)列對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分層
strata = df[['A', 'B']] # 根據(jù)列'A'和'B'進(jìn)行分層
4、設(shè)置抽樣比例和抽樣數(shù)量
sample_ratio = 0.5 # 抽樣比例為50% sample_size = int(len(df) * sample_ratio) # 計(jì)算抽樣數(shù)量
5、使用sample函數(shù)進(jìn)行分層抽樣
sampled_df = df.groupby(strata).apply(lambda x: x.sample(n=sample_size)).reset_index(drop=True)
6、查看抽樣結(jié)果
print(sampled_df)
通過以上步驟，我們可以在pandas中實(shí)現(xiàn)分層抽樣，需要注意的是，分層抽樣要求數(shù)據(jù)集中的每一行都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)，以便我們可以根據(jù)這些標(biāo)識(shí)將數(shù)據(jù)劃分為不同的層。
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