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如何在panda数据帧中均衡结果
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<p>我正在用python在jupyter中工作,以便清理从分析软件中检索到的一组数据,我希望有相同数量的通过和失败的样本。基本上,我在pandas中的数据帧如下所示:</p> <pre><code>grade section area_steel Nx Myy utilisation Accceptable 0 C16/20 STD R 700 350 4534 -310000 240000 0.313 0 1 C90/105 STD R 400 600 4248 -490000 270000 0.618 0 3 C35/45 STD R 550 400 1282 580000 810000 7.049 1 4 C12/15 STD R 350 750 2386 960000 610000 5.180 1 </code></pre> <p>然而,不可接受的结果(1)是可接受结果的两倍。你知道吗</p> <p>不合格=8589不合格=16999 比率=1.979159389917336</p> <p>我想要一个新的数据帧具有相同的通过率和失败率</p> <p>我尝试了以下方法,但似乎不起作用:</p> <pre><code>import random new_data = data[data.Accceptable <= random.random()*1/ratio] </code></pre> <p>似乎只计算了一个随机值,并对所有行进行了检查,而我希望每行有一个值。你知道吗</p> <p>有什么建议吗?你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以在列ACCEPTABLE中将数据分组后对其进行采样</p> <pre><code>data.groupby('Accceptable').sample(lambda x: x.sample(frac = 0.5)) </code></pre>
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