Question

系统要求我根据旧数据生成一个新变量。基本上，我要问的是，我是从原始值中随机抽取值（通过使用random函数），并且其观察值至少是旧值的10倍，然后将其保存为新变量。

这是我的数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/forest-fires/forestfires.csv

我要使用的变量是area

这是我的尝试，但给我一个module object is not callable错误：

import pandas as pd
import random as rand

dataFrame = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/forest-fires/forestfires.csv")

area = dataFrame['area']

random_area = rand(area)

print(random_area)

Answer 1

您可以将sample函数与replace=True一起使用：

df = df.sample(n=len(df) * 10, replace=True)

或者，要仅对区域列进行采样，请使用

area = df.area.sample(n=len(df) * 10, replace=True)

另一个选项涉及np.random.choice，看起来像这样：

df = df.iloc[np.random.choice(len(df), len(df) * 10)]

想法是从0-{len(df)-1生成随机索引。第一个参数指定上限，第二个参数（len(df) * 10）指定要生成的索引数。然后，我们使用生成的索引来索引df。

如果您只想获取area，就足够了。

area = df.iloc[np.random.choice(len(df), len(df) * 10), df.columns.get_loc('area')]

Index.get_loc将{area}标签转换为iloc的位置。

df = pd.DataFrame({'A': list('aab'), 'B': list('123')})
df
   A  B
0  a  1
1  a  2
2  b  3

# Sample 3 times the original size
df.sample(n=len(df) * 3, replace=True)

   A  B
2  b  3
1  a  2
1  a  2
2  b  3
1  a  2
0  a  1
0  a  1
2  b  3
2  b  3

df.iloc[np.random.choice(len(df), len(df) * 3)]

   A  B
0  a  1
1  a  2
1  a  2
0  a  1
2  b  3
0  a  1
0  a  1
0  a  1
2  b  3

采样行的样本大小大于DataFrame的长度

1 个答案: