Question

在以下数据框中，只有两个可能的标签：

localStorage.setItem('expirationdate',tokenexpiration)

我已经编写了一个代码来按“名称”列对数据进行分组并将结果转换为一个numpy数组，因此每一行都是特定组的所有样本的集合，而Lables是另一个numpy数组：

数据：

   name  f1  f2  label
0     A   8   9      1
1     A   5   3      1
2     B   8   9      0
3     C   9   2      0
4     C   8   1      0
5     C   9   1      0
6     D   2   1      0
7     D   9   7      0
8     D   3   1      0
9     E   5   1      1
10    E   3   6      1
11    E   7   1      1

标签：

[[8 9] [5 3] [0 0]] # A lable = 1
[[8 9] [0 0] [0 0]] # B lable = 0
[[9 2] [8 1] [9 1]] # C lable = 0
[[2 1] [9 7] [3 1]] # D lable = 0
[[5 1] [3 6] [7 1]] # E lable = 1

代码：

[[1]
 [0]
 [0]
 [0]
 [1]]

我想从过度代表的类中重新采样并删除实例。

即

import pandas as pd
import numpy as np


def prepare_data(group_name):
    df = pd.read_csv("../data/tmp.csv")


    group_index = df.groupby(group_name).cumcount()
    data = (df.set_index([group_name, group_index])
            .unstack(fill_value=0).stack())



    target = np.array(data['label'].groupby(level=0).apply(lambda x: [x.values[0]]).tolist())
    data = data.loc[:, data.columns != 'label']
    data = np.array(data.groupby(level=0).apply(lambda x: x.values.tolist()).tolist())
    print(data)
    print(target)


prepare_data('name')

将是一个可以接受的解决方案，因为删除D（标记为“ 0”）将得到2 *标签“ 1”和2 *标签“ 0”的平衡数据集。

Answer 1

假设每个name都被一个label恰好标记（例如，所有A都是1），则可以使用以下代码：

按name将label分组，并检查哪个标签多余（就唯一名称而言）。
从过度代表的标签类中随机删除名称，以解决多余的问题。
选择数据框中不包含已删除名称的部分。

代码如下：

labels = df.groupby('label').name.unique()
# Sort the over-represented class to the head.
labels = labels[labels.apply(len).sort_values(ascending=False).index]
excess = len(labels.iloc[0]) - len(labels.iloc[1])
remove = np.random.choice(labels.iloc[0], excess, replace=False)
df2 = df[~df.name.isin(remove)]

Answer 2

使用imblearn（pip install imblearn），这很简单：

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler

rus = RandomUnderSampler(sampling_strategy='not minority', random_state=1)
df_balanced, balanced_labels = rus.fit_resample(df, df['label'])

除了RandomUnderSampler以外，还有许多其他方法，因此建议您阅读文档。

Answer 3

非常简单的方法。取自sklearn文档和Kaggle。

from sklearn.utils import resample

df_majority = df[df.label==0]
df_minority = df[df.label==1]

# Upsample minority class
df_minority_upsampled = resample(df_minority, 
                                 replace=True,     # sample with replacement
                                 n_samples=20,    # to match majority class
                                 random_state=42) # reproducible results

# Combine majority class with upsampled minority class
df_upsampled = pd.concat([df_majority, df_minority_upsampled])

# Display new class counts
df_upsampled.label.value_counts()

Answer 4

您可以使用分组表示形式进行重采样。

def balance_df(frame: pd.DataFrame, col: str, upsample_minority: bool):
    grouped = frame.groupby(col)
    n_samp = {
        True: grouped.size().max(),
        False: grouped.size().min(),
    }[upsample_minority]

    fun = lambda x: x.sample(n_samp, replace=upsample_minority)
    balanced = grouped.apply(fun)
    balanced = balanced.reset_index(drop=True)
    return balanced

Python-熊猫，重新采样数据集以具有平衡的类

4 个答案: