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<p>我有一个这样的数据集</p> <pre><code>1A1HI_R071_PH_INSPECT_VIS_1_2_201231_025816.JPG 1A 1A1HI 1A1JK_R071_PH_INSPECT_VIS_1_2_210115_121554.JPG 1A 1A1JK 1P3G6_R071_PH_INSPECT_VIS_2_2_201231_034741.JPG 1P 1P3G6 1P3GC_R071_PH_INSPECT_VIS_3_2_201107_140047.JPG 1P 1P3GC M10L0_R071_PH_INSPECT_VIS_6_2_201121_071741.JPG M1 M10L0 M10L4_R071_PH_INSPECT_VIS_8_2_201201_142646.JPG M1 M10L4 S5148_R071_PH_INSPECT_VIS_1_2_201127_042210.JPG S5 S5148 S516U_R071_PH_INSPECT_VIS_5_2_201222_074443.JPG S5 S516U V929S_R071_PH_INSPECT_VIS_8_2_201120_144633.JPG V9 V929S V92B0_R071_PH_INSPECT_VIS_4_2_201121_095537.JPG V9 V92B0 V92B0_R071_PH_INSPECT_VIS_4_2_201121_095539.JPG V9 V92B0 V92EM_R071_PH_INSPECT_VIS_2_2_210105_133406.JPG V9 V92EM W405K_R071_PH_INSPECT_VIS_11_2_201021_230940.JPG W4 W405O_R071_PH_INSPECT_VIS_2_2_201206_095433.JPG W4 W405O W40EW_R071_PH_INSPECT_VIS_3_3_201219_120634.JPG W4 W40EW W40EW_R071_PH_INSPECT_VIS_5_3_201220_072010.JPG W4 W40EW W40EW_R071_PH_INSPECT_VIS_5_3_201220_072019.JPG W4 W40EW X103K_R071_PH_INSPECT_VIS_2_3_210112_185054.JPG X1 X103K 1A1HI_R071_PH_INSPECT_VIS_1_4_201231_025833.JPG 1A 1A1HI 1A1RE_R071_PH_INSPECT_VIS_1_4_201227_153637.JPG 1A 1A1RE 1P3G6_R071_PH_INSPECT_VIS_2_4_201231_034806.JPG 1P 1P3G6 1P3GC_R071_PH_INSPECT_VIS_3_4_201107_140102.JPG 1P 1P3GC 1P3HO_R071_PH_INSPECT_VIS_6_4_201214_113511.JPG 1P 1P3HO 1P3HQ_R071_PH_INSPECT_VIS_5_4_201207_191653.JPG 1P 1P3HQ 5X6X6_R071_PH_INSPECT_VIS_3_4_201211_142453.JPG 5X 5X6X6 A70NG_R071_PH_INSPECT_VIS_5_4_201025_182537.JPG A7 A70NG M10L0_R071_PH_INSPECT_VIS_6_4_201121_071750.JPG M1 M10L0 M10L4_R071_PH_INSPECT_VIS_8_4_201201_142701.JPG M1 M10L4 V929S_R071_PH_INSPECT_VIS_8_4_201120_144651.JPG V9 V929S V92EM_R071_PH_INSPECT_VIS_2_4_210105_133438.JPG V9 V92EM W405O_R071_PH_INSPECT_VIS_2_4_201206_095500.JPG W4 W405O W4078_R071_PH_INSPECT_VIS_5_4_201215_153919.JPG W4 W4078 W40BK_R071_PH_INSPECT_VIS_2_4_210113_175802.JPG W4 W40BK W40EW_R071_PH_INSPECT_VIS_5_4_201220_072024.JPG W4 W40EW 1A1HI_R071_PH_INSPECT_VIS_1_5_201231_025836.JPG 1A 1A1HI 1A1JK_R071_PH_INSPECT_VIS_1_5_210115_121617.JPG 1A 1A1JK 1A1RE_R071_PH_INSPECT_VIS_1_5_201227_153639.JPG 1A 1A1RE 1P3G6_R071_PH_INSPECT_VIS_2_5_201231_034809.JPG 1P 1P3G6 1P3GC_R071_PH_INSPECT_VIS_3_5_201107_140105.JPG 1P 1P3GC </code></pre> <p>第一列是图像名称,第二列是产品名称</p> <p>数据集中有这么多产品。 <a href="https://i.stack.imgur.com/1GJbg.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/1GJbg.png" alt="enter image description here"/></a></p> <p>如何根据第二列出现百分比选择图像(第1列)</p> <p>例如,我需要选择第1列中包含1P的170个随机行(图像),第2列中包含1A的156个随机行,以此类推,以获得每个产品类别中20%的图像来构建训练集</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以使用lambda对每个组进行采样,如下所示:</p> <pre><code>import pandas as pd df = pd.read_csv("example.csv") df.columns = ["image", "product"] grouped = df.groupby("product") result = grouped.apply(lambda x: x.sample(frac=0.2)) </code></pre>
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