Pandas의 DataFrame에서 임의의 행을 선택하는 방법이 있습니까?

R에는 car 패키지를 사용하여 some(x, n)head와 비슷한 유용한 기능 이 있지만이 예제에서는 x에서 임의로 10 개의 행을 선택합니다.

나는 또한 슬라이싱 문서를 살펴 보았고 그와 동등한 것은 없습니다.

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이제 버전 20을 사용합니다. 샘플 방법이 있습니다.

df.sample(n)

이 같은?

import random

def some(x, n):
    return x.ix[random.sample(x.index, n)]

참고 : 팬더의 v0.20.0로, ix 사용되지 않습니다 찬성 loc레이블 기반 인덱싱합니다.

팬더 버전 0.16.1이상에는 DataFrame.sample 메소드가 내장되어 있습니다 .

import pandas

df = pandas.DataFrame(pandas.np.random.random(100))

# Randomly sample 70% of your dataframe
df_percent = df.sample(frac=0.7)

# Randomly sample 7 elements from your dataframe
df_elements = df.sample(n=7)

위의 방법 중 하나를 수행하면 다음을 수행하여 나머지 행을 얻을 수 있습니다.

df_rest = df.loc[~df.index.isin(df_percent.index)]

sample

v0.20.0부터는 pd.DataFrame.sample고정 숫자 행의 임의 샘플 또는 행 백분율을 반환하는 데 사용할 수있는을 사용할 수 있습니다.

df = df.sample(n=k)     # k rows
df = df.sample(frac=k)  # int(len(df.index) * k) rows

재현성 random_state을 위해 using과 동등한 정수를 지정할 수 있습니다 np.ramdom.seed. 예를 들어을 설정하는 대신 다음을 수행 np.random.seed = 0할 수 있습니다.

df = df.sample(n=k, random_state=0)

이를 수행하는 가장 좋은 방법은 랜덤 모듈의 샘플 함수를 사용하는 것입니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from random import sample

# given data frame df

# create random index
rindex =  np.array(sample(xrange(len(df)), 10))

# get 10 random rows from df
dfr = df.ix[rindex]

사실이 당신에게 반복 인덱스 줄 것이다 많은 수입니다.np.random.random_integers(0, len(df), N)N

아래 줄은 데이터 프레임 df에서 기존의 총 행 수 중 n 개의 행 수를 임의로 선택합니다.

df=df.take(np.random.permutation(len(df))[:n])