Python数据分析(8)— 用Pandas实现数据分层抽样

在进行数据处理时,我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证,因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样: 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在调查中经常被使用。 本例说明: 本例中用到的数据是高分一号遥感数据,数据格式如下图所示,其中B1-B4四列是波长,TYPE是地物类型,本例中地物一共分为6类,分别用数字1