Python Pandas 从 Groupby 中选择随机组样本答案

【问题标题】：Python Pandas Choosing Random Sample of Groups from GroupbyPython Pandas 从 Groupby 中选择随机组样本
【发布时间】：2015-11-27 05:18:08
【问题描述】：

获取groupby 元素的随机样本的最佳方法是什么？据我了解，groupby 只是一个可迭代的组。

如果我想选择N = 200 元素，我会为可迭代执行此操作的标准方法是：

rand = random.sample(data, N)

如果您尝试上述数据是“分组”的，则结果列表的元素由于某种原因是元组。

我发现以下示例用于随机选择单个键 groupby 的元素，但这不适用于多键 groupby。来自How to access pandas groupby dataframe by key

创建分组对象
grouped = df.groupby('some_key')
挑选 N 个数据帧并获取它们的索引
sampled_df_i = random.sample(grouped.indices, N)
使用 groupby 对象 'get_group' 方法获取组
df_list = map(lambda df_i: grouped.get_group(df_i),sampled_df_i)
可选 - 将其全部转回单个数据框对象
sampled_df = pd.concat(df_list, axis=0, join='outer')

【问题讨论】：

标签： python pandas random group-by

【解决方案1】：

您可以对df.some_key.unique() 的唯一值进行随机抽样，使用它对df 进行切片，最后在结果上对groupby 进行切片：

In [337]:

df = pd.DataFrame({'some_key': [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3],
                   'val':      [1,2,3,4,1,5,1,5,1,6,7,8]})
In [338]:

print df[df.some_key.isin(random.sample(df.some_key.unique(),2))].groupby('some_key').mean()
               val
some_key          
0         1.000000
2         3.666667

如果有多个 groupby 键：

In [358]:

df = pd.DataFrame({'some_key1':[0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3],
                   'some_key2':[0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2],
                   'val':      [1,2,3,4,1,5,1,5,1,6,7,8]})
In [359]:

gby = df.groupby(['some_key1', 'some_key2'])
In [360]:

print gby.mean().ix[random.sample(gby.indices.keys(),2)]
                     val
some_key1 some_key2     
1         1            5
3         2            8

但是如果你只是要获取每个组的值，你甚至不需要groubpy，MultiIndex 就可以了：

In [372]:

idx = random.sample(set(pd.MultiIndex.from_product((df.some_key1, df.some_key2)).tolist()),
                    2)
print df.set_index(['some_key1', 'some_key2']).ix[idx]
                     val
some_key1 some_key2     
2         0            3
3         1            5

【讨论】：

非常彻底。感谢您提供多索引示例。
如何从每个组合中获取行的百分比

【解决方案2】：

我觉得较低级别的numpy 操作更干净：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    {
        "some_key": [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3],
        "val": [1, 2, 3, 4, 1, 5, 1, 5, 1, 6, 7, 8],
    }
)

ids = df["some_key"].unique()
ids = np.random.choice(ids, size=2, replace=False)
ids

# > array([3, 2])

df.loc[df["some_key"].isin(ids)]

# >     some_key  val
# 2          2    3
# 3          3    4
# 6          2    1
# 7          3    5
# 10         2    7
# 11         3    8

【讨论】：