这篇文章主要介绍了python实现的分层随机抽样案例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码,很粗糙,不过用公司的2万名导购名单试了一下,结果感人,我觉得此刻的我已经要上天了,哈哈哈哈哈哈

代码如下:

#分层随机抽样 stratified sampling

import xlrd, xlwt, time, random


xl = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\分层抽样.xlsx')
xl_sht1 = xl.sheets()[0]
xl_sht1_nrows = xl_sht1.nrows
#表头
title = xl_sht1.row_values(0)
#把样本写进列表 sample
sample = []
for i in range(xl_sht1_nrows):
  sample.append(xl_sht1.row_values(i))
#打乱样本
random.shuffle(sample)
#把层的内容写进列表 col
col = xl_sht1.col_values(0)
#对col中的内容进行计数,获得每一类的名称对应个数的字典
col_dict = {}
for i in col:
  col_dict[i] = col_dict.get(i, 0) + 1
p = eval(input('每层抽取的比例(小数):'))
#获得每一类的名称对应抽取个数的字典
col_p = {}
k = 0
for i in col_dict.keys():
  col_p[i] = int(round(col_dict[i] * p)) #round用来四舍五入,不加int结果会变成无数个p
#开始抽样,把抽取结果写进result_l列表
result_l = []
for i in sample:
  if col_p.get(i[0], 0) > 0:
    result_l.append(i)
    col_p[i[0]] -= 1
#新建文档,写入结果
f = xlwt.Workbook()
f_sht1 = f.add_sheet('result')
n = 0
for i in title:
  f_sht1.write(0, n, i)
  n += 1
r = 1
for i in result_l:
  c = 0
  for k in i:
    f_sht1.write(r, c, k)
    c += 1
  r += 1
nowtime = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S", time.localtime())
f.save(r'C:\Users\Administrator\Desktop\Result_{0}.xls'.format(nowtime))
print('\n抽样成功!')
input()

原理思路如下:

1、首先数据的形式如下

数据自带层标签,我只需要从每层抽取一定比例的数据就可以了

2、第一步:先将源数据按行存入一个列表,然后打乱行的顺序

3、第二步:对层标签进行计数,获取每一个层标签的总数,并将结果存进字典

4、第三步:根据抽样比例p,计算出每层实际应抽取的个数,并存入一个新的字典

5、第四步:从源数据列表中抽取出目标数据,每层抽取的个数由第三步的字典进行指定

小白刚刚起步,实现的时候发现自己对数据结构和算法一点也不懂。。。。结果就写了一堆的for循环。。。。

大神们如果看到这段代码,还请不吝赐教,看看代码可以怎样优化,或者有更好的设计思路

补充拓展:pandas实现对dataframe抽样的实现

随机抽样

import pandas as pd
#对dataframe随机抽取2000个样本
pd.sample(df, n=2000)

分层抽样

利用sklean中的函数灵活进行抽样

from sklearn.model_selection import train_test_split
#y是在X中的某一个属性列
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, stratify=y)

以上这篇python实现的分层随机抽样案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持爱安网。

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