python数据集随机抽样 / 张生荣

python Pandas如何对数据集随机抽样

摘要:有时候我们只需要数据集中的一部分,并不需要全部的数据.这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样.pandas中自带有抽样的方法. 应用场景: 我有10W行数据,每一行都11列的属性. 现在,我们只 ...

在处理数据过程中经常要把数据集切分为训练集和测试集,因此记录一下切分代码. ''' data:数据集 test_ratio:测试机占比如果data为numpy.numpy.ndarray直接使用此代 ...

目录前言 Vaex 数据准备数据清洗具体分析更深入的分析结论前言如果你50GB甚至500GB的数据集,打开他们都很困难了,更别说分析了. 在处理这样的数据集时,我们通常采用3种方法. 第 ...

目录 1. 设置随机数种子 seed() 2. random() 与 randint() 3. sample()方法无放回抽样 4. choice() 与 choices() 有放回抽样 5. sh ...

如果我有一个数据集,他的某个列名下面的value很长,我们需要筛选出,所有列名中value值字符串大于20的数据集. 其实比较简单啦,一句代码就可以搞定 #对该列进行强制的字符类型转换 df[&quo ...

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..conca ...

在做机器学习的时候,遇到这样一个数据集... 一共399行10列, 1-9列是用不定长度的空格分割, 第9-10列之间用'\t'分割, 前九列都是数值类型,其中第三列有若干个'?'填充的缺失值... ...

源起: 1.我要做交叉验证,需要每个训练集和测试集都保持相同的样本分布比例,直接用sklearn提供的KFold并不能满足这个需求. 2.将生成的交叉验证数据集保存成CSV文件,而不是直接用sklea ...

文章开始先讲下交叉验证,这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中,拿出其中的大部分样本进行模型训练,生成模型,留小部分样本用刚建 ...

本文实例为大家分享了python实现多层感知器MLP的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.加载必要的库,生成数据集 import math import random import matplot ...

多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler ...

一.knn算法描述 1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法.属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.其中k表示最 ...

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例,随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validatio ...

一.数据集介绍点击打开链接17_Category_Flower 是一个不同种类鲜花的图像数据,包含 17 不同种类的鲜花,每类 80 张该类鲜花的图片,鲜花种类是英国地区常见鲜花.下载数据后解压文件 ...

昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码,很粗糙,不过用公司的2万名导购名单试了一下,结果感人,我觉得此刻的我已经要上天了,哈哈哈哈哈哈代码如下: #分层随机抽样 stratified sampling ...

此操作目的是为了制作自己的数据集,深度学习框架进行数据准备,此操作步骤包括对文件夹进行操作,将两个文件夹合并至另一个文件夹该实例为一个煤矿工人脸识别的案例;首先原始数据集(简化版的数据集旨在说明数据 ...

可能是由于yolact官方更新过其项目代码,所以网上其他人的yolact训练使用的config文件和我的稍微有区别.但总体还是差不多的. 1:提前准备好自己的数据集使用labelme来制作分割数据集 ...

看了大神统计voc数据集标签框后,针对自己标注数据集,灵活应用 ,感谢! 看代码吧~ import re import os import xml.etree.ElementTree as ET cl ...

本文实例为大家分享了python自动计算图像数据集的RGB均值,供大家参考,具体内容如下图像数据集往往要进行去均值,以保证更快的收敛. 代码: 创建一个mean.py,写入如下代码.修改路径即可使用 ...