python实现的分层随机抽样案例

下面是关于Python实现的分层随机抽样案例的完整攻略。

解决方案

在Python中，可以使用pandas库和numpy库来实现分层随机抽样。以下是Python实现的分层随机抽样的详细步骤：

步骤一：导入库

首先需要导入pandas库和numpy库。

import pandas as pd
import numpy as np

步骤二：加载数据

可以使用pandas库的read_csv()方法加载数据。

data = pd.read_csv('data.csv')

步骤三：定义分层

可以使用pandas库的groupby()方法定义分层。

strata = data.groupby('stratum')

步骤四：定义抽样比例

可以根据具体的需求定义抽样比例。

sample_proportions = {
    'stratum1': 0.2,
    'stratum2': 0.3,
    'stratum3': 0.5
}

步骤五：定义抽样函数

可以使用numpy库的random.choice()方法定义抽样函数。

def stratified_sample(stratum, sample_proportions):
    sample = []
    for s in stratum:
        size = int(len(stratum[s]) * sample_proportions[s])
        sample += np.random.choice(stratum[s], size=size, replace=False).tolist()
    return sample

步骤六：进行抽样

可以使用定义好的抽样函数进行抽样。

sample = stratified_sample(strata, sample_proportions)

示例说明1

以下是一个Python实现的分层随机抽样的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')

strata = data.groupby('stratum')

sample_proportions = {
    'stratum1': 0.2,
    'stratum2': 0.3,
    'stratum3': 0.5
}

def stratified_sample(stratum, sample_proportions):
    sample = []
    for s in stratum:
        size = int(len(stratum[s]) * sample_proportions[s])
        sample += np.random.choice(stratum[s], size=size, replace=False).tolist()
    return sample

sample = stratified_sample(strata, sample_proportions)

print(sample)

示例说明2

以下是一个Python实现的分层随机抽样的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('data.csv')

strata = data.groupby('stratum')

sample_proportions = {
    'stratum1': 0.3,
    'stratum2': 0.4,
    'stratum3': 0.3
}

def stratified_sample(stratum, sample_proportions):
    sample = []
    for s in stratum:
        size = int(len(stratum[s]) * sample_proportions[s])
        sample += np.random.choice(stratum[s], size=size, replace=False).tolist()
    return sample

sample = stratified_sample(strata, sample_proportions)

print(sample)

结论

在本文中，我们详细介绍了Python实现的分层随机抽样的方法。提供了示例说明可以根据具体的需求进行学习和实践。需要注意的是，应该根据具体的应用场景选择合适的抽样比例和抽样函数，以获得更好的效果。