摘要：有時候我們只需要數據集中的一部分，并不需要全部的數據。這個時候我們就要對數據集進行隨機的抽樣。pandas中自帶有抽樣的方法。

應用場景：

我有10W行數據，每一行都11列的屬性。

現在，我們只需要隨機抽取其中的2W行。

實現方法很簡單：

利用Pandas庫中的sample。

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

n是要抽取的行數。（例如n=20000時，抽取其中的2W行）

frac是抽取的比列。（有一些時候，我們并對具體抽取的行數不關系，我們想抽取其中的百分比，這個時候就可以選擇使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）

replace：是否為有放回抽樣，取replace=True時為有放回抽樣。

weights這個是每個樣本的權重，具體可以看官方文檔說明。

random_state這個在之前的文章已經介紹過了。

axis是選擇抽取數據的行還是列。axis=0的時是抽取行，axis=1時是抽取列（也就是說axis=1時，在列中隨機抽取n列，在axis=0時，在行中隨機抽取n行）

具體用法：

假設DataFrame為df

            
import pandas as pd
df.sample(n=20000)
          

另外，介紹一種不是Pandas中的方法。如果想用Numpy這個庫進行也可以。

            
import numpy as np
np.random.sample(Your_index)
          

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