python – 熊猫随机加权选择
内容导读
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内容图文
我想使用Pandas随机选择一个值来考虑加权.
DF：
0 1 2 3 4 5
0 40 5 20 10 35 25
1 24 3 12 6 21 15
2 72 9 36 18 63 45
3 8 1 4 2 7 5
4 16 2 8 4 14 10
5 48 6 24 12 42 30
我知道使用np.random.choice,例如：
x = np.random.choice(
['0-0','0-1',etc.],
1,
p=[0.4,0.24 etc.]
)
所以,我想从df获得一个类似于np.random.choice的样式/替代方法的输出,但是使用Pandas.与上面手动插入值相比,我想以更有效的方式这样做.
使用np.random.choice我知道所有值必须加起来1.我不知道如何解决这个问题,也不确定使用Pandas基于权重随机选择一个值.
当提到输出时,如果随机选择的权重是例如40,那么输出将是0-0,因为它位于该列0,行0等等.
解决方法:
堆叠DataFrame：
stacked = df.stack()
标准化权重(使它们加起来为1)：
weights = stacked / stacked.sum()
# As GeoMatt22 pointed out, this part is not necessary. See the other comment.
然后使用示例：
stacked.sample(1, weights=weights)
Out:
1 2 12
dtype: int64
# Or without normalization, stacked.sample(1, weights=stacked)
DataFrame.sample方法允许您从行或列中进行采样.考虑一下：
df.sample(1, weights=[0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05])
Out:
0 1 2 3 4 5
1 24 3 12 6 21 15
它选择一行(第一行有40％的几率,第二行有30％的几率等)
这也是可能的：
df.sample(1, weights=[0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05], axis=1)
Out:
1
0 5
1 3
2 9
3 1
4 2
5 6
相同的过程但是有40％的可能性与第一列相关联,我们从列中进行选择.但是,您的问题似乎暗示您不想选择行或列 – 您想要选择内部的单元格.因此,我将尺寸从2D更改为1D.
df.stack()
Out:
0 0 40
1 5
2 20
3 10
4 35
5 25
1 0 24
1 3
2 12
3 6
4 21
5 15
2 0 72
1 9
2 36
3 18
4 63
5 45
3 0 8
1 1
2 4
3 2
4 7
5 5
4 0 16
1 2
2 8
3 4
4 14
5 10
5 0 48
1 6
2 24
3 12
4 42
5 30
dtype: int64
因此,如果我现在从中进行采样,我将同时采样一行和一列.例如：
df.stack().sample()
Out:
1 0 24
dtype: int64
选择第1行和第0列.
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 熊猫随机加权选择全部内容，希望文章能够帮你解决python – 熊猫随机加权选择所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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