{"id":4371,"date":"2023-07-11T15:48:55","date_gmt":"2023-07-11T15:48:55","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/campione-di-panda-con-sostituzione\/"},"modified":"2023-07-11T15:48:55","modified_gmt":"2023-07-11T15:48:55","slug":"campione-di-panda-con-sostituzione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/campione-di-panda-con-sostituzione\/","title":{"rendered":"Panda: come campionare le righe con sostituzione"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u00c8 possibile utilizzare l’argomento replace=True<\/strong> nella funzione pandas sample()<\/strong> per campionare casualmente le righe da un DataFrame con sostituzione:<\/span><\/p>\n

 #randomly select n<\/em> rows with repeats allowed<\/span>\ndf. sample<\/span> (n= 5<\/span> , replace= True<\/span> ) \n<\/strong><\/pre>\n
 Utilizzando replace=True<\/strong> si consente di includere pi\u00f9 volte la stessa riga nell’esempio.<\/span><\/p>\n
 L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n
 Esempio: esempi di righe con sostituzione in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Supponiamo di avere il seguente DataFrame panda che contiene informazioni su vari giocatori di basket:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n                   \n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12<\/strong><\/pre>\n
 Supponiamo di utilizzare la funzione sample()<\/strong> per selezionare casualmente un campione di righe:<\/span><\/p>\n
 #randomly select 6 rows from DataFrame (without replacement)\n<\/span>df. sample<\/span> (n= 6<\/span> , random_state= 0<\/span> )\n\n        team points assists rebounds\n6 G 20 9 9\n2 C 19 7 10\n1 B 22 7 8\n7:28 4 12\n3 D 14 9 6\n0 A 18 5 11\n<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che sei righe sono state selezionate nel DataFrame e nessuna delle righe appare pi\u00f9 volte nell’esempio.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : l’argomento random_state=0<\/strong> garantisce che questo esempio sia riproducibile.<\/span><\/span><\/p>\n
 Supponiamo ora di utilizzare l’argomento replace=True<\/strong> per selezionare un campione casuale di righe con sostituzione:<\/span><\/p>\n
 #randomly select 6 rows from DataFrame (with replacement)\n<\/span>df. sample<\/span> (n= 6<\/span> , replace= True<\/span> , random_state= 0<\/span> )\n\n        team points assists rebounds\n4 E 14 12 6\n7:28 4 12\n5 F 11 9 5\n0 A 18 5 11\n3 D 14 9 6\n3 D 14 9 6\n<\/strong><\/pre>\n
 Tieni presente che la linea con la squadra “D” appare pi\u00f9 volte.<\/span><\/p>\n
 Utilizzando l’argomento replace=True<\/strong> , consentiamo alla stessa riga di apparire pi\u00f9 volte nell’esempio.<\/span><\/p>\n
 Si noti inoltre che potremmo selezionare una frazione casuale del DataFrame da includere nell’esempio utilizzando l’argomento frac<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Ad esempio, l’esempio seguente mostra come selezionare il 75% delle righe da includere nell’esempio di sostituzione:<\/span><\/p>\n
 #randomly select 75% of rows (with replacement)\n<\/span>df. sample<\/span> (frac= 0.75<\/span> , replace= True<\/span> , random_state= 0<\/span> ) \n\n        team points assists rebounds\n4 E 14 12 6\n7:28 4 12\n5 F 11 9 5\n0 A 18 5 11\n3 D 14 9 6\n3 D 14 9 6\n<\/strong><\/pre>\n
 Si noti che il 75% del numero di linee (6 su 8) \u00e8 stato incluso nel campione e almeno una delle linee (con la squadra “D”) \u00e8 apparsa due volte nel campione.<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : puoi trovare la documentazione completa per la funzione pandas sample()<\/strong> qui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
 I seguenti tutorial spiegano come eseguire altri metodi di campionamento comuni in Panda:<\/span><\/p>\n
 Come effettuare il campionamento stratificato nei panda<\/a>
 Come eseguire il campionamento dei cluster in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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