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随机抽样利用pandas的sample()函数实现，适合分布均匀的数据；分层通过scikit-learn的train_test_split或groupby加样本实现，保留原始分布；选择方法需要考虑数据均衡性、目标变量和数据量大小。 1． 随机噪声用df.sample(frac=比例训练或n=数量)并可划分集和测试集；2. 分层积分使用train_test_split时设置stratify=y，或对dataframe按标签分组后积分；3. 选择策略包括确定类别均衡性、是否存在分类目标指标及数据量是否足够大，同时注意设置随机状态确保结果可复现并验证污染物后的比例合理性。

在Python中实现数据采样，重点是分层和抽样场景，是数据分析、建模前处理阶段非常常见的操作。这两种方法各有适用场景：随机抽样适合样本均匀分布的情况，而分层抽样则更适用于类别不平衡或需要保留原始分布特征的。

下面我们就看看在实际中使用这两种方法怎么办方法。一、随机抽样的实现方式

随机抽样就是从整体数据中按照一定比例或数量随机抽取样本，常用于数据量大、类别分布比较均衡的情况下。其操作简单，效率高。

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在Pandas中，使用sample()函数来完成：import pandas as pd# 假设 df 是你的数据框random_sample = df.sample(frac=0.2， random_state=42) # 抽取20的数据登录后复制frac参数控制比例，如果是固定数量，可以用n=100random_state是为了保证每次运行结果一致

如果你希望把原数据训练分成集和测试集，也可以用这个方法分别抽取：train = df.sample(frac=0.8， random_state=42)test = df.drop(train.index)登录后复制

这种方式虽然简单，但不考虑数据分布，有可能导致某些类别样本被遗漏。二、分层方差的做法与技巧

当你的数据集中某些类别的样本特别少时，或者你希望保持样本的比例结构时，就要用到分层方差（分层）采样）。

举个例子，假设你有一个分类标签，里面有类别A、B、C，集中分别为70、20、10。你希望质谱后的样本也保留这个比例。

一种常用的方法是使用Scikit-learn中的train_test_split函数，并设置stratify参数：from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split( X， y， test_size=0.2， stratify=y， random_state=42)登录后复制这里的stratify=y表示按照y的分层进行分层适用于分类任务，特别是类别不平衡时

如果你只是想单独对一个DataFrame做分层抽样，借助groupby加样本的方式可以手动实现：stratified_sample = df.groupby('label').sample(frac=0.2， random_state=42)登录后复制

这样每类都会按比例抽取，保留了原始分布。三、两种方法的选择建议

面对“选择多种污染物方法”的问题，从以下几个角度判断：数据是否可以类如果差距很大，优先考虑分层污染物是否有明确的目标变量？如果有，且是分类任务，分层污染物更适合数据量是否足够大？小数据下随机污染物很容易，建议分层

此外，还要注意：使用random_st ate保证结果可复现误差后检查各类别比例合理梯度误差一般只针对单一标签列，多个变量可能需要其他策略基本上就这些。两种方法都不复杂，但在实际应用中是否很容易忽略细节，比如分布偏移、样本具体等。根据具体任务选择合适的死亡策略，稳态后续分析打下一个好基础。

以上就是Python中如何实现数据采样—分层死亡与死亡死亡实例的详细内容，更多请关注乐哥常识网其他相关文章！