极客笔记Pandas 在集群抽样
在本文中，我们将学习如何在Pandas中进行集群抽样。但在深入讨论之前，让我们稍微了解一下在Pandas中什么是抽样，以及Pandas如何帮助我们做到这一点。
抽样
在Pandas中，抽样是指从DataFrame或Series对象中选择行或列的子集的过程。抽样在许多数据分析任务中很有用，例如数据探索、测试和验证。
Pandas提供了几种抽样数据的方法，包括：
- DataFrame.sample()： 该方法从DataFrame返回一些随机抽样的行。您可以指定要返回的行数，以及抽样方法（例如随机抽样、加权抽样等）。
-
Series.sample()： 该方法从Series返回一些随机抽样的值。您可以指定要返回的值的数量，以及抽样方法。
-
DataFrame.groupby().apply()： 该方法允许您按一列或多列对DataFrame进行分组，然后对每个组应用抽样函数。例如，您可以使用该方法从DataFrame的每个组中随机选择一些行。
-
DataFrame.resample()： 此方法用于在不同频率（例如，每日到每月）重新对时间序列数据进行采样。它还可以用于随机或使用指定方法（例如均值、求和等）对时间序列数据进行采样。
总体而言，使用Pandas进行抽样可以帮助您快速了解数据并对分析如何进行做出明智的决策。
在上面的观点中，我们讨论了在Pandas中进行抽样的不同方法，现在让我们讨论一下在Pandas中进行集群抽样。
集群抽样
集群抽样是一种统计方法，用于从作为一个整体太大或太难访问的总体中收集数据。该方法涉及将总体分成较小的子群或集群，然后从中随机选择一些集群作为研究样本。一旦选择了集群，就会从每个选择的集群中收集数据。
在总体地理分布散布或难以访问某些地区时，经常使用集群抽样。例如，在对一个城市的家庭进行调查时，将城市划分为小区或街区，并随机选择这些较小区域的样本来进行数据收集可能更有效，而不是试图联系城市中的每户家庭。
为了进行集群抽样，首先将总体分成集群，这些集群应该在内部是均质的，但在外部是异质的。这意味着每个集群中的个体应该相互类似，但集群本身应该与其他集群不同。这一点很重要，因为它使得集群能够代表整体总体。
一旦确定了集群，就会选择一个 随机样本 。为了确保样本代表总体，使用随机选择方法非常重要，例如简单随机抽样或分层随机抽样。
选择聚类后，从每个选定的聚类中收集数据，并且可以使用各种抽样技术，例如简单随机抽样、系统抽样或与规模成比例的概率抽样(PPS)。
聚类抽样的一个主要优点是，它比其他抽样方法(如简单随机抽样或分层抽样)更具成本效益和效率。这是因为它使得研究人员可以将资源集中在人口的较小部分上，而不是尝试从整个人口中收集数据。
然而，聚类抽样也有一些局限性。一个潜在的缺点是它可能引入抽样偏差，因为每个选定的聚类中的个体可能彼此之间更相似，而不是其他聚类中的个体。此外，由于每个聚类中的样本量可能小于相同大小的简单随机抽样中的样本量，聚类抽样可能导致估计值的变异性增加和精度降低。
总而言之，聚类抽样是一种统计方法，涉及将人口划分为较小的子群或聚类，然后从中选择一个随机样本进行数据收集。聚类抽样通常用于人口地理分布离散或难以或不便访问某些区域的情况下。虽然它相对于其他抽样方法有一些优点，但在选择抽样方法时，仍需考虑到其一些局限性和潜在的偏见来源。
现在让我们尝试一些代码示例，看看聚类抽样如何运作。
为了在Python中对具有16个个体的人口进行聚类抽样，我们可以创建一个包含数字1到16的Pandas DataFrame，并定义由4个个体组成的聚类。然后，我们可以随机选择其中一个聚类作为样本。
示例
# Import the pandas and numpy libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary containing a range of numbers from 1 to 15
data = {'N_numbers': np.arange(1, 16)}
# Convert the dictionary into a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Take a random sample of 4 numbers from the DataFrame
samples = df.sample(4)
# Print the random sample
print(samples)
说明
这段代码演示了如何创建一个Pandas DataFrame并使用sample()方法从中进行随机抽样。
首先，使用import语句导入pandas和numpy库。Pandas是Python中常用的数据分析库，提供强大的处理表格数据的工具，而NumPy是一个提供对数组和矩阵处理的库。
接下来，使用NumPy的arange()函数创建一个字典data，以生成从1到15的一系列数字。这个字典只有一个键值对，键是字符串’N_numbers’，值是包含这些数字的NumPy数组。
然后，将字典传递给pd.DataFrame()函数，创建一个Pandas DataFrame对象，并用标签’N_numbers’命名它的唯一一列。np.arange()生成的数字被用于填充这一列。
接下来，在DataFrame对象df上调用sample()方法，并传递参数4。这个方法从DataFrame中随机抽取n行，其中n是传递给这个方法的参数。在这个例子中，从DataFrame中随机抽取4行作为样本，并将结果存储在变量samples中。
最后，使用print()函数将结果样本打印到控制台。输出结果将是一个包含4个随机选取的行的Pandas DataFrame，具有相同的列结构。每次运行代码时，行和内容都会不同，因为sample()方法每次被调用时返回不同的随机样本。
要运行这段代码，首先确保已安装pandas和numpy，如果没有安装，可以运行下面显示的命令。
命令
pip3 install pandas numpy
现在使用下面显示的命令运行上述代码。
命令
python3 main.py
如果我们运行上述命令，应该会得到类似下面显示的输出。
N_numbers
0 1
8 9
9 10
1 2
让我们来探索另一个例子。
示例
# Import the pandas and numpy libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary of data containing employee IDs and their corresponding values
data = {'employee_id': np.arange(1, 21), 'value': np.random.randn(20)}
# Create a Pandas DataFrame from the dictionary
df = pd.DataFrame(data)
# Print the resulting DataFrame to the console
print(df)
解释
这段代码通过一个包含员工ID和对应值的数据字典创建了一个Pandas DataFrame对象。然后将结果打印到控制台上。
首先，使用import语句导入了pandas和numpy库。Pandas是一个用于数据操作和分析的库，而NumPy是一个用于Python科学计算的库。
创建了一个字典数据，其中包含两个键值对，键分别为’employee_id’和’value’，值分别为由NumPy的arange()和random.randn()函数生成的长度为20的数组。
然后，将字典传递给pd.DataFrame()函数，该函数会创建一个Pandas DataFrame对象，其中包含来自字典的相应数据的两列，列标签为’employee_id’和’value’。
最后，使用print()函数将结果的DataFrame打印到控制台上。输出将是一个包含两列和20行的表，包含员工ID和对应值。这些值是随机的，因为它们是由random.randn()函数生成的。
现在使用下面的命令运行上面的代码。
命令
python3 main.py
如果我们运行上面的命令，应该会得到类似下面所示的输出。
输出
employee_id value
0 1 0.579512
1 2 -0.646034
2 3 1.315528
3 4 -1.073037
4 5 -1.456259
5 6 0.208272
6 7 -0.431192
7 8 -2.046502
8 9 -1.571820
9 10 0.436177
10 11 -0.987235
11 12 0.266647
12 13 -0.386446
13 14 -0.558013
14 15 -2.427465
15 16 0.535111
16 17 0.007998
17 18 -0.376771
18 19 -0.403859
19 20 0.524652
结论
总的来说，聚类抽样是在大型人口中进行调查和研究的一个非常有用的方法。它通过将具有相似特征的人群进行分组，然后从这些群体中选择一部分进行研究，从而节省时间和金钱。在Python中，有许多库（如Pandas和Scikit-learn）可以用来轻松应用聚类抽样技术。这些库可以帮助研究者分析数据、得出准确的结论，同时减少抽样偏差。总之，Python中的聚类抽样是一种强大的工具，可以使调查和研究变得更加高效和精确。