从 Pandas DataFrame 中随机选择列

在本文中，我们将讨论如何从 Pandas Dataframe 中随机选择列。

根据我们的要求，我们可以从 pandas 数据库方法中随机选择列，其中 pandas df.sample() 方法帮助我们随机选择行和列。

pandas sample() 方法的语法：

从对象的轴返回随机选择的元素。为了可重复性，您可以使用 random_state 参数。

DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

Parameters:

n: int value, Number of random rows to generate.
frac: Float value, Returns (float value * length of data frame values ). frac cannot be used with n.
replace: Boolean value, return sample with replacement if True.
random_state: int value or numpy.random.RandomState, optional. if set to a particular integer, will return same rows as sample in every iteration.
axis: 0 or ‘row’ for Rows and 1 or ‘column’ for Columns.

编程需要懂一点英语

方法一：随机选择一列

在这种方法中，首先读取 Pandas 包，使用 pd.read_csv() 方法导入给定的 CSV 文件用于读取数据集。 df.sample() 方法用于随机选择行和列。 axis =' columns' 表示我们正在选择列。当未指定“n”时，该方法默认返回一个随机列。

要下载 CSV 文件，请单击此处

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(axis='columns')
print(df)

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
print()
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(n=5, axis='columns')
print(df.head())

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
print()
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(n=5, axis='columns',replace='True')
print(df.head())

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
print()
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(frac=0.25, axis='columns')
print(df.head())

输出：

方法二：随机选择多列

在这种方法中，如果用户想要选择超过 1 的特定数量的列，我们为此使用参数“n”。在下面的示例中，我们将 n 设为 5。从数据库中随机选择 5 列。

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
print()
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(n=5, axis='columns')
print(df.head())

输出：

方法3：允许多次随机选择同一列（通过设置replace=True）

在这里，在这种方法中，如果用户想要多次选择一列，或者如果我们的选择需要可重复性，我们应该在 df.sample() 方法中将替换参数设置为“True”。 'Bunkerfields' 列重复了两次。

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
print()
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(n=5, axis='columns',replace='True')
print(df.head())

输出：

方法四：随机选择总列数的一部分：

在这种方法中，如果用户想要选择数据集的一部分，则应使用 frac 参数。在下面的示例中，我们的数据集有 10 列。 10 的 0.25 是 2.5，进一步四舍五入为 2。返回一年和 GasFlaring 列。

Python3

# import packages
import pandas as pd
  
# reading csv file
df =pd.read_csv('fossilfuels.csv')
pd.set_option('display.max_columns', None)
print(df.head())
print()
  
# randomly selecting columns
df = df.sample(frac=0.25, axis='columns')
print(df.head())

输出：