DataFrame.sample
DataFrame.sample方法主要是用来对DataFrame进行简单随机抽样的。
PS：这里说的是简单随机抽样，表示是不能用来进行系统抽样、分层抽样的。
DataFrame.sample这个方法可以从DataFrame中随机抽取行，也可以随机抽取列，这个方法接收的参数如下：
DataFrame.sample(n=None
, frac=None
, replace=False
, weights=None
, random_state=None
, axis=None)sample方法的参数不多，只有6个。在详细介绍这6个参数的使用之前，我们先创建一个DataFrame数据：
df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0],
'num_wings': [2, 0, 0, 0],
'num_specimen_seen': [10, 2, 1, 8]},
index=['falcon', 'dog', 'spider', 'fish'])
print(df)输出：
num_legs num_wings num_specimen_seen
falcon 2 2 10
dog 4 0 2
spider 8 0 1
fish 0 0 8参数解释：
--n 设置抽样数量
sample方法中的第一个参数n是一个int类型的参数，这个参数用来指定随机抽取的样本数目（行数目）或者列数目，默认随机抽取行数据。这个参数不能与frac参数同时使用，而且如果没有指定frac参数，n参数的默认值是1。
print(df.sample())#不指定就随机抽取1行输出
print(df.sample(2))#随机抽取2行输出
输出:
num_legs num_wings num_specimen_seen
falcon 2 2 10
num_legs num_wings num_specimen_seen
fish 0 0 8
spider 8 0 1--frac 设置抽样比例
frac参数接收一个float类型数据，指定随机抽取行或列的比例，这个参数不能和n参数同时使用。例如，希望随机抽取80%的行数据，可以使用如下代码：（发现是乱序的）
print(df.sample(frac=0.8))
print(df.sample(frac=0.9))
#最后输出的个数为样本数量*frac,采用五舍六入的原则，所以一个样本输出3个，一个输出4个
输出：
num_legs num_wings num_specimen_seen
fish 0 0 8
dog 4 0 2
spider 8 0 1
num_legs num_wings num_specimen_seen
spider 8 0 1
dog 4 0 2
falcon 2 2 10
fish 0 0 8--replace 设置是否放回
replace接收一个bool类型数据，False表示执行无放回抽样，True表示执行有放回抽样。默认值为False，即执行无放回抽样。
df.sample(3,replace=True)
输出
num_legs num_wings num_specimen_seen
falcon 2 2 10
falcon 2 2 10
fish 0 0 8当frac接收了大于1的数，这意味着sample方法返回的样本量大于原始数据的样本量，只有有放回抽样才能做到这一点，因此此时replace参数必须指定为True：
df.sample(frac=1.5,replace=True)
输出
num_legs num_wings num_specimen_seen
spider 8 0 1
dog 4 0 2
dog 4 0 2
spider 8 0 1
dog 4 0 2
dog 4 0 2--weights 设置样本权重
这个参数是用来指定抽样权重的，权重越大表示该行数据或该列数据被抽到的概率越大。这个参数默认值是None，表示此时执行等概率抽样，也就是说每一行或每一列被抽到的概率都相等。
可以给weights参数传递两种类型数据，一个是str类型，一种是Series类型。
str
要求是DataFrame中的一个列名（即执行行抽样）
pandas将将str这个列的取值作为该行数据的抽样权重进行抽样。
如果列中数据相加和不等于1，该列数据将被标准化到和为1。列中如果有缺失值，该行数据的抽样权重被视为0，也就是说不抽取这一行数据。此外这个列中不允许无限值。
例如，将示例数据中num_wings列作为抽样权重，num_wings列的四个取值分别为2，0，0，0，四个数据的和为2，不是1，会首先标准化到和为1，也就是最终抽样时，权重为1，0，0，0。这意味着在抽取数据时，后三行数据由于抽样权重为0，因此永远抽不到。
df.sample(4,weights='num_wings',replace=True)
输出
num_legs num_wings num_specimen_seen
falcon 2 2 10
falcon 2 2 10
falcon 2 2 10
falcon 2 2 10Series
长度可以和数据中行或列的长度不同。以行抽样为例子，在进行抽样之前，pandas会先进行索引对齐，相当于对DataFrame和Series做一个左连接。DataFrame没有匹配到的索引对应的行抽样权重为0。我们用例子来说明：
先创建了一个Series数据，有三个元素，索引分别为falcon,dog,cat，注意到其中一个索引标签cat在我们上面的数据行索引标签中没有找到匹配。接下来我们将s作为抽样权重赋值给weights：
s = pd.Series([0.2,0.5,0.3],index=['falcon','dog','cat'])df.sample(4,weights=s,replace=True)
输出
num_legs num_wings num_specimen_seen
falcon 2 2 10
dog 4 0 2
spider 8 0 1
fish 0 0 8可以这样理解，首先pandas将df和s进行左连接，df为左表，s为右表。会返回如下结果：
num_legs num_wings num_specimen_seen weights
falcon 2 2 10 0.2
dog 4 0 2 0.5
spider 8 0 1 nan
fish 0 0 8 nan可以看到从s中，df中的第一行和第二行数据匹配到了抽样权重，分别为0.2和0.5，而第三行和第四行数据没有匹配到抽样权重，因此为缺失值。接下来按照weights的数据作为权重进行抽样，由于后两列weights均为缺失值，也就是抽样权重为0，因此在抽样时将排除这两行。即有效的行为：
num_legs num_wings num_specimen_seen weights
falcon 2 2 10 0.2
dog 4 0 2 0.5由于着两行数据的抽样权重分别为0.2和0.5，和为0.7不能与1，在抽样前会标准化到和为1，最终两行的抽样权重分别为0.285和0.715，也就是说第一行有28.5%的概率被抽到，而第二行有71.5%的概率被抽到，因此出现上述结果。
--random_state 设置随机数种子
random_state这个参数可以复现抽样结果，比如说，今天你在一个数据集上进行了抽样，明天在同一个数据上抽样时，你希望得到和今天同样的抽样结果，就可以使用这个参数。这个参数接收一个int类型。
第一次抽样，随机抽取一个样本：
df.sample(random_state=1)
输入
num_legs num_wings num_specimen_seen
fish 0 0 8第二次抽样，希望得到同样的结果，可以指定相同的random_state
df.sample(random_state=1)
输出：
num_legs num_wings num_specimen_seen
fish 0 0 8不指定random_state时，返回的可能就是不同值了
df.sample()
输出
num_legs num_wings num_specimen_seen
spider 8 0 1--axis
sample方法可以对行进行抽样，也可以对列进行抽样。控制这一行为的参数就是axis。当axis指定为0或者'index'时，对行进行抽样，当axis指定为1或者'col'时，对列进行抽样。默认执行的是行抽样。
#行抽样
df.sample(axis=0)
输出：
num_legs num_wings num_specimen_seen
spider 8 0 1
#行抽样
df.sample(axis='index')
输出：
num_legs num_wings num_specimen_seen
fish 0 0 8
#列抽样
df.sample(axis=1)
输出：
num_legs
falcon 2
dog 4
spider 8
fish 0
#列抽样
df.sample(axis='columns')
输出：
num_specimen_seen
falcon 10
dog 2
spider 1
fish 8
