# Spark DataFrame 抽样：助你轻松掌握大数据分析
在大数据处理中，尤其是分析庞大的数据集时，我们往往会遇到性能瓶颈。为了提高处理效率，抽样（Sampling）技术显得十分重要。本文将介绍如何在Apache Spark中对DataFrame进行抽样，同时附带具体的代码示例。我们将探讨简单抽样、分层抽样等概念，帮助你熟悉这一重要过程。
## 什么是抽样？
> 抽样是一种从总体中选
原创
2024-09-08 05:50:52
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## Python DataFrame抽样
在数据分析和机器学习中，经常需要从大量数据中进行抽样以进行分析和建模。Python中的pandas库提供了DataFrame数据结构，可以方便地对数据进行处理和抽样操作。
### DataFrame简介
DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，类似于电子表格或数据库表格。它由多列数据组成，每一列可以包含不同类型的数据。DataFra
原创
2024-07-08 05:22:56
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一、RANSAC理论介绍普通最小二乘是保守派：在现有数据下，如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑，尽量谁也不得罪。RANSAC是改革派：首先假设数据具有某种特性（目的），为了达到目的，适当割舍一些现有的数据。给出最小二乘拟合（红线）、RANSAC（绿线）对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比：可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式，所以对于多项式拟合、混合高斯
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2024-08-11 18:22:13
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# 使用 PySpark DataFrame 进行随机抽样
在数据科学中，随机抽样是一种重要的技术，它允许我们从一个大型数据集提取代表性的子集。这在数据分析、机器学习模型训练等方面都有广泛的应用。本文将介绍如何使用 PySpark DataFrame 进行随机抽样，并提供相应的代码示例。
## 什么是随机抽样？
*随机抽样* 是从总体中随机选择一部分样本的过程。它的目的是为了通过样本来推断整
原创
2024-09-08 05:04:06
231阅读
今天由优秀的萝卜同学给大家分享一篇AB测试干货~本文会将原理知识穿插于代码段中，相关代码和数据集空降文末可以获取。前言在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标 来衡量每组用户的参与
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2023-12-14 02:50:49
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pandas.DataFrame.sample随机抽样
原创
2021-03-20 18:28:04
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import numpy as np
import pandas as pd
PATH_DES = '/Users/linxianli/Desktop/'
df = pd.read_excel(PATH_DES + '工作簿1.xlsx')
df.head()# 使用 sklearn 进行分层抽样
from sklearn.model_selection import train_test_s
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2020-12-11 17:54:00
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正式的Python专栏第20篇，同学站住，别错过这个从0开始的文章！前两篇我们讲讲那些常用的数学处理函数， 我们接着展示一下随机数相关的函数！随机数做程序，有时候我们需要随机数。 比如在抽奖或者随机抽样进行数据分析的时候，随机函数就很重要了。相应的python提供了内置的random库，它给了开发者丰富的选择这里我们可以分为下面几个类：随机生成毫无规律的随机数（比如函数random)给定范围或者值
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2024-09-12 12:31:50
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@[云好晕啊]学习笔记随机抽样 在NumPy中的random模块对Python内置的random进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值函数，如正态分布、泊松分布等。numpy.random.seed(seed=None) 种子生成函数seed()用于指定随机数生成时所要宝贵的算法开始的整数值，如果使用相同的seed（）值，则每次生成的随机数都相同，
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2023-07-10 21:14:14
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
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2016-09-10 22:55:00
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概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
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2021-11-01 08:06:00
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1.简单随机抽样简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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