1.簡介

在訓練深度學習或者機器學習模型時，免不了需要按照比例劃分訓練集和驗證集，有的時候使用pandas的方式讀取csv數據文件，得到的是一個DataFrame的對象df，這時可以使用pd.sample()來實現從df中隨機抽樣。

2.函數說明

df.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
輸入參數見下表所示：

參數名稱參數說明

n	要抽取的行數
frac	抽取行的比例
replace	是否為有放回抽樣，True:有放回抽樣，False:不放回抽樣
weights	字符索引或概率數組，axis=0:為行字符索引或概率數組，axis=1:為列字符索引或概率數組
random_state	int: 隨機數發生器種子或numpy.random.RandomState
axis	選擇抽取數據的行還是列，axis=0:抽取行，axis=1:抽取列

3.返回值說明

返回值為帶有N行數據的DataFrame對象（N=1時也是DataFrame對象）

4.附加說明

在df.sample()函數中設置frac=1.0時可以實現shuffle

總結

以上是生活随笔為你收集整理的DataFrame使用pd.sample()随机选取N行数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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