按比例划分数据帧
原文:https://www . geesforgeks . org/divide-a-data frame in-a-ratio/
【熊猫】 是建立在 numpy 库之上的开源库。A 数据框 是一个二维数据结构，就像数据是以表格的方式排列成行和列一样。DataFrame . sample()方法可以用来划分 data frame。
*语法:*数据帧.样本(n =无，frac =无，替换=假，权重=无，random _ state =无，轴=无)
frac 属性是定义要使用的数据帧部分的属性。例如，frac = 0.25 表示将使用 25%的数据帧。
现在，让我们创建一个数据框架:
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# dictionary
cars = {
'Brand': ['Honda Civic', 'Toyota Corolla',
'Ford Focus', 'Audi A4', 'Maruti 800',
'Toyota Innova', 'Tata Safari', 'Maruti Zen',
'Maruti Omni', 'Honda Jezz'],
'Price': [22000, 25000, 27000, 35000,
20000, 25000, 31000, 23000,
26000, 25500]
}
# create the dataframe
df = pd.DataFrame(cars,
columns = ['Brand',
'Price'])
# show the dataframe
df
*输出:*
*示例 1:* 将给定的数据帧分成 60%和 40%。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# dictionary
cars = {
'Brand': ['Honda Civic', 'Toyota Corolla',
'Ford Focus', 'Audi A4', 'Maruti 800',
'Toyota Innova', 'Tata Safari', 'Maruti Zen',
'Maruti Omni', 'Honda Jezz'],
'Price': [22000, 25000, 27000, 35000,
20000, 25000, 31000, 23000,
26000, 25500]
}
# create the dataframe
df = pd.DataFrame(cars,
columns = ['Brand',
'Price'])
# Print the 60% of the dataframe
part_60 = df.sample(frac = 0.6)
print("\n 60% DataFrame:")
print(part_60)
# Print the 40% of the dataframe
part_40 = df.drop(part_60.index)
print("\n 40% DataFrame:")
print(part_40)
*输出:*
*示例 2:* 将给定的数据帧分成 80%和 20%。
Python 3
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# dictionary
cars = {
'Brand': ['Honda Civic', 'Toyota Corolla',
'Ford Focus', 'Audi A4', 'Maruti 800',
'Toyota Innova', 'Tata Safari', 'Maruti Zen',
'Maruti Omni', 'Honda Jezz'],
'Price': [22000, 25000, 27000, 35000,
20000, 25000, 31000, 23000,
26000, 25500]
}
# create the dataframe
df = pd.DataFrame(cars,
columns = ['Brand',
'Price'])
# Print the 80% of the dataframe
part_80 = df.sample(frac = 0.8)
print("\n 80% DataFrame:")
print(part_80)
# Print the 20% of the dataframe
part_20 = df.drop(part_80.index)
print("\n 20% DataFrame:")
print(part_20)
*输出:*
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