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我有以下输入表（df）：

A栏 B栏 块
一个 12 1
乙 32 1
C 44 1
D 76 2
乙 99 2
F 123 2
G 65 2
H 87 3
我 76 3
Ĵ 231 3
ķ 80 4
l 55 4
米 27 5
n 67 5
○ 34 5

我想执行块随机化，以便从每个块中选择一个值（从 1、2、3、4、5 中选择一个值）并将其创建为单独的表。

输出应如下所示：

A栏 B栏 块 团体
乙 32 1 A1
乙 99 2 A1
我 76 3 A1
l 55 4 A1
米 27 5 A1
一个 12 1 A2
F 123 2 A2
ķ 80 3 A2
米 27 4 A2
n 67 5 A2
C 44 1 A3
H 87 2 A3
Ĵ 231 3 A3
n 67 4 A3
○ 34 5 A4
D 76 1 A4
G 65 2 A4

随机选择的行，使每个组具有所有块（均匀分布）。

到目前为止我尝试了什么？


df = df.groupby('blocks').apply(lambda x: x.sample(frac=1,random_state=1234)).reset_index(drop=True)
treatment_groups = [f"A{i}" for i in range(1, n+1)]
df['Groups'] = (df.index // n).map(dict(zip(idx, treatment_groups)))

这不会根据块列随机化。我怎么做？

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3 回答 3

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让我们尝试定义一个函数来random从每个生成样本block：

def random_samples(n):
    for i in range(1, n+1):
        for _, g in df.groupby('Blocks'):
            yield g.sample(n=1).assign(Groups=f'A{i}')

sampled = pd.concat(random_samples(4), ignore_index=True)

>>> sampled

   ColumnA  ColumnB  Blocks Groups
0        A       12       1     A1
1        D       76       2     A1
2        I       76       3     A1
3        k       80       4     A1
4        n       67       5     A1
5        C       44       1     A2
6        G       65       2     A2
7        J      231       3     A2
8        l       55       4     A2
9        m       27       5     A2
10       B       32       1     A3
11       G       65       2     A3
12       H       87       3     A3
13       l       55       4     A3
14       m       27       5     A3
15       B       32       1     A4
16       F      123       2     A4
17       I       76       3     A4
18       l       55       4     A4
19       m       27       5     A4
于 2021-03-23T08:49:33.313 回答
0

在您的代码.sample(frac = 1)中返回 100% 的样本，即所有样本。您想要带有 的版本.sample(n=1)，例如，如果您只想要一组，您会这样做

df.groupby('Blocks').apply(lambda x: x.sample(n=1, random_state=1234))

要得到


        ColumnA ColumnB Blocks
Blocks              
1   0   A       12      1
2   3   D       76      2
3   7   H       87      3
4   10  k       80      4
5   12  m       27      5

比如说，你可以使用 5 个组n=5（replace=True因为有些组的元素少于 5 个），然后重新排列：

df = df.groupby('Blocks').apply(lambda x: x.sample(n=5, replace = True, random_state=1234)).reset_index(drop = True)
df['Groups'] = 'A' + df.groupby('Blocks').cumcount().astype(str)
df.sort_values('Groups')

生产

    ColumnA      ColumnB    Blocks  Groups
--  ---------  ---------  --------  --------
 0  C                 44         1  A0
20  o                 34         5  A0
 5  G                 65         2  A0
15  l                 55         4  A0
10  J                231         3  A0
 1  B                 32         1  A1
21  n                 67         5  A1
 6  G                 65         2  A1
16  l                 55         4  A1
11  I                 76         3  A1
22  m                 27         5  A2
17  k                 80         4  A2
12  H                 87         3  A2
 7  F                123         2  A2
 2  A                 12         1  A2
13  H                 87         3  A3
 8  E                 99         2  A3
18  l                 55         4  A3
 3  A                 12         1  A3
23  m                 27         5  A3
14  H                 87         3  A4
 9  D                 76         2  A4
19  k                 80         4  A4
 4  A                 12         1  A4
24  m                 27         5  A4
于 2021-03-23T08:56:15.000 回答
0
  • 它确实不是随机的，但会根据您的需要分组
  • 源数据帧的顺序将影响块分配给组的顺序
df = pd.DataFrame({'ColumnA': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o'], 
              'ColumnB': [12, 32, 44, 76, 99, 123, 65, 87, 76, 231, 80, 55, 27, 67, 34], 
              'Blocks': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5]})

# generate a series that is "A{n}" where "n" is occurrence# of "Block"
sg = df.groupby("Blocks").apply(lambda g: pd.Series([f"A{i+1}" 
                                                for i in range(len(g))],name="Group")).explode().reset_index(drop=True)

df.join(sg)
A栏 B栏 块 团体
0 一个 12 1 A1
1 乙 32 1 A2
2 C 44 1 A3
3 D 76 2 A1
4 乙 99 2 A2
5 F 123 2 A3
6 G 65 2 A4
7 H 87 3 A1
8 我 76 3 A2
9 Ĵ 231 3 A3
10 ķ 80 4 A1
11 l 55 4 A2
12 米 27 5 A1
13 n 67 5 A2
14 ○ 34 5 A3
于 2021-03-23T08:59:51.330 回答