使用提供的权重随机拆分此 DataFrame - Python

在某些情况下，我们需要将一个DataFrame随机分成两个或多个部分，并且希望能够通过提供的权重来控制每个部分中数据的数量。这些情况下，我们可以使用numpy.random.choice函数帮助我们实现此功能。在本文中，我们将介绍如何使用numpy.random.choice函数来随机拆分一个DataFrame，并提供一个代码示例。

使用numpy.random.choice函数

numpy.random.choice函数可以从给定的输入序列中随机抽取元素。我们可以利用该函数实现DataFrame的随机划分。要使用该函数，我们需要提供以下参数：

• a：从中随机抽取元素的序列。
• size：要返回的样本的大小。
• replace：是否在抽样过程中替换元素。
• p：与序列中每个元素关联的概率。

我们将使用这些参数来实现DataFrame的随机划分。

随机划分DataFrame

下面示例代码将实现通过提供的权重来随机划分一个DataFrame。我们将创建一个Sample DataFrame，并使用随机划分将其拆分成两个部分。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
                   'col3': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6]})

# 定义权重
p = [0.5, 0.5]

# 随机划分DataFrame
df_split = np.split(df.sample(frac=1), [int(i * len(df)) for i in np.cumsum(p[:-1])])

# 输出结果
print(df_split[0])
print(df_split[1])

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，该DataFrame包含三列：col1，col2和col3。然后，我们定义了一个列表p，它包含了我们想要分割DataFrame的两个部分的权重。在本例中，我们使用了相等的权重。

接下来，我们使用df.sample(frac=1)来对DataFrame进行随机化，以便在分割时获得随机样本。我们使用np.split函数来将DataFrame拆分成两个部分。拆分点是通过在np.cumsum(p[:-1])中计算累积权重来计算的。最后，我们打印了两个拆分的DataFrame，并验证了我们的代码是否按预期工作。

以上便是使用numpy.random.choice函数随机划分DataFrame的介绍，希望可以对您有所帮助。