以变量的经验概率分布对数据帧中的行进行抽样

Question

我有以下问题。在

假设我们有一个只有几个变量的数据帧。Morover one variable（var_A）是一个概率分数，其值范围为0到1。我想从这个数据框中抽取行，这样更有可能选择一个var_a值更高的行，所以我想我必须从var_a的经验分布中提取。我知道如何实现var_a的edf函数，正如它建议的here，但我不知道如何使用这个分布来采样行。在

你能帮我做这个吗？在

谢谢

Answer 1

您可以使用numpy.random.choice以这种方式进行采样：

import numpy as np

num_dists = 4
num_samples = 10
var_A = np.random.uniform(0, 1, num_dists)

# ensure var_A sums to 1
var_A /= np.sum(var_A)

samples = np.random.choice(len(var_A), num_samples, p=var_A)

print('var_A: ', var_A)
print('samples: ', samples)

样本输出：

^{pr2}$