【问题标题】：Randomly Choose Rows from Table - Python Pandas Read SQL从表中随机选择行 - Python Pandas 读取 SQL
【发布时间】：2019-03-06 11:04:08
【问题描述】：

我必须在给定的日期时间范围内从 GRE 表中随机选择行。我现在做的方式是在日期时间范围内查询表，然后随机选择行。（请参见下文）这在查询方面变得非常低效，因为我在该范围内有 10 GB 的数据。有一个更好的方法吗？请指教

sp = pd.read_sql("SELECT * FROM table1 WHERE timestamp >= '"+sampling_start_date+"' and timestamp <= '"+sampling_end_date+"'", con)

random_subset = sp.sample(n=300)

时间戳格式如下

sampling_start_date = "2018-08-17 20:00:00"

【问题讨论】：

是 Postgres 吗？无论如何，也许您可以对 select 语句中的行进行采样，例如在 WHERE 子句中添加 AND random() < 0.2 之类的内容（这将选择大约 20% 的行）。
谢谢@amitr：我可以给行数一些值吗？
不客气。我已经添加了一个更完整的答案，请看一下。

标签： python pandas random amazon-redshift

【解决方案1】：

从表中随机选择行数

可以使用随机数 SQL 函数选择行的随机样本。例如在 PostgreSQL 中是random()。

选择的行数取决于在没有随机抽样的情况下将选择的行数，以及抽样概率，

例如，如果表包含 5,000 行，并且采样概率小于 0.1，则将选择大约 500 行（5,000 的 10%）。

如果 WHERE 子句在没有随机抽样的情况下会选择 1,500 行，并且抽样概率小于 0.2，那么将选择大约 300 行（1,500 行的 20%）。

请注意，使用此方法您无法保证所选行的确切数量（这就是概率的本质......），因此为了获得接近您想要的行数，您必须适当地选择概率.

还请注意，如果您想重复此过程并每次都获得相同的结果，则必须为随机数生成器设置相同的值。您可以使用 setseed() 函数来做到这一点：

SELECT setseed(.123);

最后，random() 函数存在于 PostgeSQL 中。其他数据库引擎可能对该函数使用不同的名称（例如，在 MySQL 和 SQL Server 中，我相信它是 rand()）。

有关一些示例，请参阅以下 select 语句。

-- all rows
select count(*) from my_table;
--   5264

-- should get about half of all rows
select count(*) from my_table where random() < 0.5;
--  2734

-- should get about 10% of all rows
select count(*) from my_table where random() < 0.1;
--   513

-- all rows matching some criteria
select count(*) from my_table where id > 100000 and id < 400000;
-- 3023

-- about half of the rows matching the above criteria
select count(*) from my_table where id > 100000 and id < 400000 and random() < 0.5;
-- 1527

-- about 10% of the rows matching the above criteria
select count(*) from my_table where id > 100000 and id < 400000 and random() < 0.1;
-- 283

【讨论】：