从数据集中根据某列随机抽取 Python
介绍
在数据处理和分析的过程中，经常需要从数据集中随机抽取一部分数据用于模型训练、样本分析等。本文将介绍如何使用 Python 实现从数据集中根据某列进行随机抽取的方法。
流程概述
下面是整个流程的概述，其中包含了从准备数据集到随机抽取的步骤。
erDiagram
Table 数据集 {
id INT
column1 VARCHAR
column2 VARCHAR
...
}
classDiagram
class 数据集 {
+__init__(self, filename: str)
+get_random_samples_by_column(self, column_name: str, sample_size: int) -> List[Dict]
}
- 准备数据集：首先需要准备一个包含数据的数据集，数据集通常是一个表格，可以保存在 CSV、Excel、数据库等格式中。
- 加载数据集：使用 Python 的数据处理库（如 pandas、sqlite3 等）加载数据集到内存中，方便后续处理。
- 定义抽取函数：为了方便重用和组织代码，可以定义一个数据集类，其中包含一个方法用于从数据集中根据某列进行随机抽取。
- 实例化数据集对象：根据数据集的路径或其他参数，实例化一个数据集对象。
- 调用抽取方法：通过调用数据集对象的抽取方法，传入需要抽取的列名和样本大小，得到随机抽取的结果。
接下来，我们将逐步实现上述流程中的每个步骤。
代码实现
准备数据集
首先，我们需要准备一个包含数据的数据集。这里我们以一个 CSV 文件为例，文件内容如下：
id,column1,column2
1,value1a,value2a
2,value1b,value2b
3,value1c,value2c
4,value1d,value2d
...
加载数据集
我们使用 pandas 数据处理库来加载和处理数据集。首先，我们需要安装 pandas：
!pip install pandas
然后，我们可以使用以下代码加载数据集：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
定义抽取函数
接下来，我们定义一个数据集类，其中包含一个方法用于从数据集中根据某列进行随机抽取。
from typing import List, Dict
import random
class Dataset:
def __init__(self, filename: str):
self.df = pd.read_csv(filename)
def get_random_samples_by_column(self, column_name: str, sample_size: int) -> List[Dict]:
samples = self.df.sample(n=sample_size)
return samples[column_name].tolist()
实例化数据集对象
现在，我们可以实例化一个数据集对象，以便后续调用抽取方法。
dataset = Dataset('dataset.csv')
调用抽取方法
最后，我们可以调用数据集对象的抽取方法，传入需要抽取的列名和样本大小，得到随机抽取的结果。
samples = dataset.get_random_samples_by_column('column1', 3)
print(samples)
以上代码将随机抽取数据集中 'column1' 列的 3 个样本，并打印出结果。
总结
本文介绍了如何使用 Python 实现从数据集中根据某列进行随机抽取的方法。通过准备数据集、加载数据集、定义抽取函数、实例化数据集对象和调用抽取方法等步骤，我们可以方便地进行数据抽取操作。希望本文对刚入行的小白在实现这个功能上有所帮助。
代码示例请参考下方表格：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | df = pd.read_csv('dataset.csv') |
加载 CSV 格式的数据集 |
| 2 | class Dataset:<br/>`def init(self, filename: str |
