パンダのデータフレームからランダムな行を選択する方法はありますか？

Rでは、carパッケージを使用して、some(x, n)headと同様の便利な関数がありますが、この例では、xからランダムに10行を選択します。

私もスライスのドキュメントを見ましたが、同等のものは何もないようです。

更新

現在バージョン20を使用しています。サンプルメソッドがあります。

df.sample(n)

このようなもの？

import random

def some(x, n):
    return x.ix[random.sample(x.index, n)]

注： Pandas v0.20.0の時点で、ラベルベースのインデックス付けのためにix 廃止されましたloc。

pandasバージョン0.16.1以降では、DataFrame.sample メソッドが組み込まれています。

import pandas

df = pandas.DataFrame(pandas.np.random.random(100))

# Randomly sample 70% of your dataframe
df_percent = df.sample(frac=0.7)

# Randomly sample 7 elements from your dataframe
df_elements = df.sample(n=7)

上記のいずれの方法でも、次のようにして残りの行を取得できます。

df_rest = df.loc[~df.index.isin(df_percent.index)]

sample

v0.20.0以降では、を使用できますpd.DataFrame.sample。これを使用して、固定数の行のランダムなサンプルまたは行の割合を返すことができます。

df = df.sample(n=k)     # k rows
df = df.sample(frac=k)  # int(len(df.index) * k) rows

再現性のために、を使用するのrandom_stateと同等の整数を指定できますnp.ramdom.seed。したがって、たとえばを設定する代わりにnp.random.seed = 0、次のことができます。

df = df.sample(n=k, random_state=0)

これを行う最良の方法は、randomモジュールのサンプル関数を使用することです。

import numpy as np
import pandas as pd
from random import sample

# given data frame df

# create random index
rindex =  np.array(sample(xrange(len(df)), 10))

# get 10 random rows from df
dfr = df.ix[rindex]

実はこれはあなたがインデックスを繰り返し与える大規模な数ですが。np.random.random_integers(0, len(df), N)N

下の行は、データフレームdfからの既存の合計行番号からn個の行を置き換えずにランダムに選択します。

df=df.take(np.random.permutation(len(df))[:n])