Python按组别随机抽样
在数据分析和机器学习的实践中，我们经常需要对数据进行随机抽样以便进行模型的训练、测试或者评估。而在某些场景中，我们需要根据数据的组别进行抽样，例如对不同分组的样本进行分层抽样，以保证每个组别的样本在抽样后的数据集中都有足够的代表性。
本文将介绍如何使用Python根据组别进行随机抽样。我们将通过一个具体的示例来说明，假设我们有一份学生数据集，其中包含学生的姓名、年龄、性别和班级等信息，我们希望从每个班级中随机抽取一定数量的学生进行调查。
1. 模拟学生数据
首先，我们需要生成模拟的学生数据集。我们可以使用pandas库来方便地生成和处理数据。以下是生成学生数据的示例代码：
import pandas as pd
import random
# 生成学生数据
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'年龄': [18, 19, 17, 18, 19],
'性别': ['男', '女', '男', '女', '男'],
'班级': ['1班', '1班', '2班', '2班', '3班']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
以上代码中，我们创建了一个包含学生姓名、年龄、性别和班级的字典数据，然后使用pd.DataFrame函数将字典转换为DataFrame对象，并打印输出生成的学生数据集。
2. 按班级进行抽样
接下来，我们将根据班级进行抽样。我们可以使用pandas库提供的groupby方法将数据按照班级进行分组，然后在每个分组中进行随机抽样。以下是按班级进行抽样的示例代码：
# 按班级进行抽样
sample_size = 2 # 每个班级抽取的样本数量
# 分组并抽样
sample_df = df.groupby('班级').apply(lambda x: x.sample(n=sample_size))
print(sample_df)
以上代码中，我们使用groupby方法将数据按班级分组，然后使用apply方法在每个分组上执行自定义的函数。在自定义函数中，我们使用sample方法从每个分组中随机抽取指定数量的样本，并返回抽样结果。最后将抽样结果存储在sample_df变量中，并打印输出。
3. 结果展示与分析
我们可以通过可视化工具来展示抽样结果。以下是使用matplotlib库绘制抽样结果的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制班级和抽样样本数量的柱状图
plt.bar(sample_df['班级'], sample_df.groupby('班级').size())
plt.xlabel('班级')
plt.ylabel('样本数量')
plt.title('每个班级的抽样样本数量')
plt.show()
以上代码中，我们使用bar函数绘制了班级和抽样样本数量的柱状图，并设置了相应的横轴和纵轴标签以及标题。最后使用show方法显示图形。
类图
以下是本文中示例代码所涉及的类的类图：
classDiagram
class 学生信息 {
姓名
年龄
性别
班级
}
上述类图描述了学生信息类，其中包括姓名、年龄、性别和班级等属性。
旅行图
以下是本文中示例代码的旅行图：
journey
title 代码示例的执行流程
学生数据生成 --> 按班级进行抽样 --> 结果展示与分析
以上旅行图描述
