如何从按连续变量分层的 Pandas 数据框中获取分层随机样本答案

【问题标题】：How do you take a stratified random sample from a Pandas dataframe that stratifies by a continuous variable如何从按连续变量分层的 Pandas 数据框中获取分层随机样本
【发布时间】：2018-01-11 05:03:16
【问题描述】：

问题：我有一个包含 1,000,000 行的大型 Pandas 数据框，其中有一列用于连续（浮点）特征 F，该特征在 0 和 1 之间变化。F 的分布em> 在数据中高度倾斜。

我想从数据帧中抽取 N 行的随机样本（不替换），加权以使样本中 F 的直方图大致均匀（或尽可能接近均匀） !) 在 F = 0 和 F = 1 之间。

显而易见的解决方案是

_ , sampleDF = train_test_split(bigDF, test_size = N, stratify = bigDF['F'] )

但这会失败并显示错误消息，大概是因为 train_test_split 只应该针对离散或分类变量进行分层。

ValueError: y 中人口最少的类只有 1 个成员，太少了。任何类的最小组数不能少于 2 个。

理想情况下，此问题的解决方案将是快速且强大的，并且作为奖励短。我最终想出了一个涉及stats.gaussian_kde 的解决方案来估计F 的密度，然后将该密度提供给bigDF.sample(weights = 1/density)，但它涉及很多手动调整，此外还没有t 似乎实际上给出了完全均匀的分布。如果没有人有好的解决方案，我可能会尝试将其写下来作为答案。

有没有人知道一个非常好的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy scipy scikit-learn

【解决方案1】：

您将需要这些导入：

from scipy.stats import gaussian_kde
import numpy as np

这是我目前正在使用的功能：

def samplestrat(df, stratifying_column_name, num_to_sample, maxrows_to_est = 10000, bw_per_range = 50, eval_points = 1000 ):
    '''Take a sample of dataframe df stratified by stratifying_column_name
    '''
    strat_col_values = df[stratifying_column_name].values
    samplcol = (df.sample(maxrows_to_est)  if df.shape[0] > maxrows_to_est else df  )[stratifying_column_name].values
    vmin, vmax = min(samplcol), max(samplcol)
    pts = np.linspace(vmin,vmax  ,eval_points) 
    kernel = gaussian_kde( samplcol , bw_method = float(  (vmax - vmin)/bw_per_range  )   )
    density_estim_full = np.interp(strat_col_values, pts , kernel.evaluate(pts) )
    return df.sample(n=num_to_sample, weights = 1/(density_estim_full))

对一些合成数据进行测试：

def sigmoid(x,mi, mx): return mi + (mx-mi)*(lambda t: (1+200**(-t+0.5))**(-1) )( (x-mi)/(mx-mi) )
toyDF = pd.DataFrame( data =  sigmoid(np.random.normal(loc = 10.0, scale = 1.0, size = 10000) , 7 , 13)  ,  columns=['val']  )
pd.DataFrame.hist(toyDF, column = 'val', bins =20 )
plt.show()

df_stratified_sample = samplestrat(toyDF, 'val', 1500 )
pd.DataFrame.hist(df_stratified_sample, column = 'val', bins =20 )
plt.show()

这并不完美，但正如我们所见，我们得到了一个相对较好的均匀分布近似值。

【讨论】：