分层抽样python语言（详解分层抽样在python中的实现方法） |python进行crc16校验

一、什么是分层抽样？

分层抽样是一种抽样方法，它将总体分成若干个层次，每个层次内具有相似的特征，然后从每个层次中抽取样本。这样可以保证每个层次内的样本都有代表性，从而提高抽样的精度。

二、分层抽样的实现方法

umpydas库来实现。下面是实现分层抽样的具体步骤

umpydas库

portumpypportdas as pd

2.创建一个总体数据集

e({‘性别'[‘女’],’年龄'[21,22,23,24,25,26,27,28],’收入'[1000,2000,3000,4000,5000,6000,7000,8000],’学历'[‘本科’,’硕士’,’博士’,’本科’,’硕士’,’博士’,’本科’,’硕士’]})

3.将总体数据集按照特征分成若干个层次

grouped=data.groupby(‘学历’)

4.从每个层次中抽取样本

plebdaple(frac=0.5))

其中，frac表示需要抽取的样本比例，这里设置为0.5，即抽取50%的样本。

5.将抽样结果合并为一个数据集

catple])

umpydas库的使用，可以很方便地实现分层抽样。分层抽样可以有效地减少样本误差，提高抽样的精度，是一种常用的抽样方法。