python – 使用Pandas数据帧不相交组进行随机抽样
内容导读
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内容图文
我需要通过属性“ids”将数据框随机分成两个不相交的集合.例如,请考虑以下数据框：
df=
Out[470]:
0 1 2 3 ids
0 17.0 18.0 16.0 15.0 13.0
1 18.0 16.0 15.0 15.0 13.0
2 16.0 15.0 15.0 16.0 13.0
131 12.0 8.0 21.0 19.0 14.0
132 8.0 21.0 19.0 20.0 14.0
133 21.0 19.0 20.0 9.0 14.0
248 NaN NaN 12.0 11.0 17.0
249 NaN 12.0 11.0 10.0 17.0
250 12.0 11.0 10.0 NaN 17.0
287 3.0 3.0 1.0 8.0 20.0
288 3.0 1.0 8.0 3.0 20.0
289 1.0 8.0 3.0 3.0 20.0
413 21.0 7.0 16.0 18.0 25.0
414 7.0 16.0 18.0 19.0 25.0
415 16.0 18.0 19.0 18.0 25.0
665 10.0 8.0 8.0 7.0 27.0
666 8.0 8.0 7.0 9.0 27.0
667 8.0 7.0 9.0 8.0 27.0
790 NaN NaN 15.0 NaN 33.0
791 NaN 15.0 NaN 10.0 33.0
792 15.0 NaN 10.0 NaN 33.0
812 NaN 16.0 NaN 17.0 34.0
813 16.0 NaN 17.0 NaN 34.0
814 NaN 17.0 NaN 13.0 34.0
944 3.0 4.0 3.0 18.0 35.0
945 4.0 3.0 18.0 18.0 35.0
946 3.0 18.0 18.0 11.0 35.0
1059 9.0 10.0 3.0 4.0 56.0
1060 10.0 3.0 4.0 3.0 56.0
1061 3.0 4.0 3.0 3.0 56.0
... ... ... ... ...
10125 NaN 9.0 5.0 5.0 101317.0
10126 9.0 5.0 5.0 5.0 101317.0
10127 5.0 5.0 5.0 7.0 101317.0
我需要得到两个(用一些分数大小随机分隔)数据帧,没有相交的id值.
我知道如何以’非潘达式’方式解决它：
>获取ID的唯一值
>将唯一值随机分成两个不相交的组
>使用.isin()根据两组中的id值选择行
我想知道是否有一个简单而巧妙的方法来做一些pandas内置函数,如.sample()？
解决方法:
使用sklearn.model_selection.GroupShuffleSplit执行拆分：
from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit
# Initialize the GroupShuffleSplit.
gss = GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.5)
# Get the indexers for the split.
idx1, idx2 = next(gss.split(df, groups=df.ids))
# Get the split DataFrames.
df1, df2 = df.iloc[idx1], df.iloc[idx2]
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python – 使用Pandas数据帧不相交组进行随机抽样全部内容，希望文章能够帮你解决python – 使用Pandas数据帧不相交组进行随机抽样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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