随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在 Pandas 中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用 sample() 函数。
sample() 函数的语法格式如下：
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
参数说明如下表所示：
| 参数名称 | 参数说明 |
|---|---|
| n | 表示要抽取的行数。 |
| frac | 表示抽取的比例，比如 frac=0.5，代表抽取总体数据的50%。 |
| replace | 布尔值参数，表示是否以有放回抽样的方式进行选择，默认为 False，取出数据后不再放回。 |
| weights | 可选参数，代表每个样本的权重值，参数值是字符串或者数组。 |
| random_state | 可选参数，控制随机状态，默认为 None，表示随机数据不会重复；若为 1 表示会取得重复数据。 |
| axis | 表示在哪个方向上抽取数据(axis=1 表示列/axis=0 表示行)。 |
该函数返回与数据集类型相同的新对象，相当于 numpy.random.choice()。实例如下：
- import pandas as pd
dict = {'name':["Jack", "Tom", "Helen", "John"],'age': [28, 39, 34, 36],'score':[98,92,91,89]}
info = pd.DataFrame(dict)
#默认随机选择两行
info.sample(n=2)
#随机选择两列
info.sample(n=2,axis=1)
输出结果：
name age score
3 John 36 89
0 Jack 28 98 score name
0 98 Jack
1 92 Tom
2 91 Helen
3 89 John
再来看一组示例：
- import pandas as pd
info = pd.DataFrame({'data1': [2, 6, 8, 0], 'data2': [2, 5, 0, 8], 'data3': [12, 2, 1, 8]}, index=['John', 'Parker', 'Smith', 'William'])
info
#随机抽取3个数据
info['data1'].sample(n=3)
#总体的50%
info.sample(frac=0.5, replace=True)
#data3序列为权重值，并且允许重复数据出现
info.sample(n=2, weights='data3', random_state=1)
输出结果：
随机选择3行数据：
William 0
Smith 8
Parker 6
Name: data1, dtype: int64 data1 data2 data3
John 2 2 12
William 0 8 8 data1 data2 data3
John 2 2 12
William 0 8 8
---------------------------------------------------
数据重采样是将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程，它主要有两种实现方式，分别是降采样和升采样，降采样指将高频率的数据转换为低频率，升采样则与其恰好相反，说明如下：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| 降采样 | 将高频率(间隔短)数据转换为低频率(间隔长)。 |
| 升采样 | 将低频率数据转换为高频率。 |
Pandas 提供了 resample() 函数来实现数据的重采样。
降采样
通过 resample() 函数完成数据的降采样，比如按天计数的频率转换为按月计数。
- import pandas as pd
import numpy as np
rng = pd.date_range('1/1/2021',periods=100,freq='D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)),index=rng)
#降采样后并聚合
ts.resample('M').mean()
输出结果：
2021-01-31 0.210353
2021-02-28 -0.058859
2021-03-31 -0.182952
2021-04-30 0.205254
Freq: M, dtype: float64
如果您只想看到月份，那么您可以设置kind=period如下所示：
ts.resample('M',kind='period').mean()
输出结果：
2021-01 -0.153121
2021-02 0.136231
2021-03 -0.238975
2021-04 -0.309502
Freq: M, dtype: float64
升采样
升采样是将低频率（时间间隔）转换为高频率，示例如下：
- import pandas as pd
import numpy as np
#生成一份时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=20, freq='3D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
print(ts.head())
#使用asfreq()在原数据基础上实现频率转换
ts.resample('D').asfreq().head()
输出结果：
升采样前：
2021-01-01 0.608716
2021-01-04 1.097451
2021-01-07 -1.280173
2021-01-10 -0.175065
2021-01-13 1.046831
Freq: 3D, dtype: float64
升采样后：
2021-01-01 0.608716
2021-01-02 NaN
2021-01-03 NaN
2021-01-04 1.097451
2021-01-05 NaN
Freq: D, dtype: float64
频率转换
asfreq() 方法不仅能够实现频率转换，还可以保留原频率对应的数值，同时它也可以单独使用，示例如下：
- index = pd.date_range('1/1/2021', periods=6, freq='T')
series = pd.Series([0.0, None, 2.0, 3.0,4.0,5.0], index=index)
df = pd.DataFrame({'s':series})
print(df.asfreq("45s"))
输出结果：
num
2021-01-01 00:00:00 0.0
2021-01-01 00:00:45 NaN
2021-01-01 00:01:30 NaN
2021-01-01 00:02:15 NaN
2021-01-01 00:03:00 3.0
2021-01-01 00:03:45 NaN
2021-01-01 00:04:30 NaN
插值处理
从上述示例不难看出，升采样的结果会产生缺失值，那么就需要对缺失值进行处理，一般有以下几种处理方式：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
| pad/ffill | 用前一个非缺失值去填充缺失值。 |
| backfill/bfill | 用后一个非缺失值去填充缺失值。 |
| interpolater('linear') | 线性插值方法。 |
| fillna(value) | 指定一个值去替换缺失值。 |
下面使用插值方法处理 NaN 值，示例如下：
- import pandas as pd
import numpy as np
#创建时间序列数据
rng = pd.date_range('1/1/2021', periods=20, freq='3D')
ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)
print(ts.resample('D').asfreq().head())
#使用ffill处理缺失值
ts.resample('D').asfreq().ffill().head()
输出结果：
2021-01-01 0.555580
2021-01-02 NaN
2021-01-03 NaN
2021-01-04 -0.079324
2021-01-05 NaN
Freq: D, dtype: float64 #插值处理，注意对比
2021-01-01 0.555580
2021-01-02 0.555580
2021-01-03 0.555580
2021-01-04 -0.079324
2021-01-05 -0.079324
Freq: D, dtype: float64
