Pandas 中的集群采样

Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，提供了各种数据操作和转换方法。其中一个非常实用的功能是集群采样，可以在大规模数据中选出一小部分有代表性的数据进行分析或可视化。

在本篇教程中，我们将介绍 Pandas 中的集群采样功能及其使用场景。

示例数据

我们将使用鸢尾花数据集（Iris），包含 150 个样本，共有 3 类花。每个样本有 4 个特征，分别是萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

我们可以使用以下代码读入数据：

import pandas as pd

iris_data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',
                        names=['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'])

集群采样基础

集群采样是指从大规模数据中选出一小部分有代表性的数据，以便进行分析或可视化。Pandas 中的 sample 方法提供了类似的功能。

我们可以使用以下代码对数据进行采样：

sample_data = iris_data.sample(n=10, random_state=0)

这将从 iris_data 中随机选出 10 个样本，并将结果存储在 sample_data 中。如果我们需要更为复杂的采样方式，可以使用以下参数：

• n: 采样数量。
• frac: 采样比例，取值为 0 到 1。
• replace: 是否允许重复采样。
• weights: 每个样本的采样权重。

集群采样示例

接下来，我们将演示几个在实际应用中可能有用的集群采样示例。

类别采样

在对分类数据进行分析时，通常需要对不同类别的数据进行采样。我们可以使用以下代码对数据集中的不同类别进行采样：

sampled_data = iris_data.groupby('class').apply(pd.DataFrame.sample, n=3)

这将对每个类别随机选出 3 个样本。由于使用了 apply 方法，我们需要传递 sample 函数以进行采样操作。

分层采样

在某些情况下，我们可能需要进行分层采样，以确保每个子集中的样本都能够被均匀地采样。例如，我们可能需要对每个类别的样本进行分层采样，以确保每个类别的样本都被包含在采样中。

我们可以使用以下代码进行分层采样：

sampled_data = iris_data.groupby('class', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(min(len(x), 3)))

这将对每个类别随机选出最多 3 个样本，并将结果存储在 sampled_data 中。注意，我们在 groupby 方法中使用 group_keys=False，以确保最终结果不包含类别标签列。

加权采样

有时候，我们需要对不同的样本赋予不同的权重，以便更好地反映实际情况。例如，在对医疗数据进行分析时，重症患者的数据可能需要赋予更高的权重。

我们可以使用以下代码进行加权采样：

weights = [1.0 if cl == 'Iris-setosa' else 2.0 for cl in iris_data['class']]
sampled_data = iris_data.sample(n=10, random_state=0, weights=weights)

这将对数据集进行集群采样，其中类别为 Iris-setosa 的样本采样权重为 1，其余样本的采样权重为 2。

结论

在本篇教程中，我们介绍了使用 Pandas 进行集群采样的基础和示例。集群采样能够在大规模数据中选出一小部分有代表性的数据，以便进行分析或可视化。在实际应用中，我们可以根据需要使用不同的采样方式。