Python：从熊猫数据框中获取随机十个值[重复]答案

【问题标题】：Python : get random ten values from a pandas dataframe [duplicate]Python：从熊猫数据框中获取随机十个值[重复]
【发布时间】：2017-06-01 03:33:43
【问题描述】：

我正在尝试构建一种算法来查找集群数量。我需要从数据集中分配随机点作为初始均值。

我首先尝试了以下代码：

mu=random.sample(df,10)

它给出的索引超出范围错误。

我把它转换成一个 numpy 数组然后做了

mu=random.sample(np.array(df).tolist(),10)

不是给出 10 个值作为平均值，而是给了我 10 个值数组。

如何从数据框中获取 10 个值来初始化为 10 个集群的平均值？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy random

【解决方案1】：

我觉得你需要DataFrame.sample:

mu = df.sample(10)

示例：

np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(20,3)), columns=list('abc'))
print (df)
    a  b  c
0   8  8  3
1   7  7  0
2   4  2  5
3   2  2  2
4   1  0  8
5   4  0  9
6   6  2  4
7   1  5  3
8   4  4  3
9   7  1  1
10  7  7  0
11  2  9  9
12  3  2  5
13  8  1  0
14  7  6  2
15  0  8  2
16  5  1  8
17  1  5  4
18  2  8  3
19  5  0  9

mu = df.sample(10)
print (mu)
    a  b  c
11  2  9  9
1   7  7  0
8   4  4  3
5   4  0  9
2   4  2  5
19  5  0  9
13  8  1  0
14  7  6  2
0   8  8  3
9   7  1  1

【讨论】：

【解决方案2】：

使用numpy.random.choice

df.iloc[np.random.choice(np.arange(len(df)), 10, False)]

或numpy.random.permutation

df.loc[np.random.permutation(df.index)[:10]]

    a  b  c
11  2  9  9
1   7  7  0
16  5  1  8
15  0  8  2
17  1  5  4
19  5  0  9
10  7  7  0
8   4  4  3
6   6  2  4
14  7  6  2

【讨论】：