Python中的分层抽样技巧

Python中的分层抽样技巧

抽样是统计学中常用的一种数据采集方法,它可以从数据集中选择一部分样本进行分析,以此推断出整个数据集的特征。在大数据时代,数据量巨大,使用全样本进行分析既耗费时间又不够经济实际。因此,选择合适的抽样方法可以提高数据分析效率。本文主要介绍Python中的分层抽样技巧

什么是分层抽样?

在抽样中,分层抽样(stratified sampling)是常用的一种技术。与简单随机抽样(simple random sampling)不同,分层抽样是在总体内对数据进行划分形成若干层,每一层都具有相同的属性特征。然后,从每一层中依照不同的概率进行抽样获取样本。这个方法适用于总体中有特殊的特征存在,尤其在这些特征较为明显时,分层抽样是一种比较有效的统计抽样方法。

为什么要进行分层抽样?

分层抽样的优点在于可以提高抽样精度和减少抽样误差,以此建立更好的模型和推理。在数据分析的实际场景中,总体中存在着不同种类的变量,这些变量的不适当处理,会引发偏差或者误差,使得建立的模型无法接近真实情况。使用分层抽样技术,可以控制采集的样本,使得不同的变量组成的样本更加准确地反映总体的真实情况。

如何进行Python分层抽样?

在Python中,有多种包可以实现分层抽样,其中比较著名的是numpy和pandas库。这两个库都提供了很多有用的函数,可以帮助我们实现分层抽样技巧

下面我们通过一个样例来演示如何使用Python实现分层抽样。

在本次样例中,我们假设有一个实验数据集,其中有5个变量,包含性别、年龄、身高、体重和是否抽烟。这个数据集非常适合分层抽样技巧

首先,我们需要将数据集分为不同的层。我们选取性别为分层变量,将男性和女性分成两层。

import pandas as pd

# 生成测试数据
data = pd.DataFrame({
    'sex': ['M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F'],
    'age': [18, 20, 22, 25, 27, 30],
    'height': [170, 172, 175, 160, 165, 170],
    'weight': [65, 70, 75, 55, 60, 65],
    'smoke': [1, 1, 0, 0, 1, 0]
})

# 分层抽样
male = data[data['sex'] == 'M']
female = data[data['sex'] == 'F']

接着,我们需要确定每个层级的样本大小,以及对应的抽样比例。在本样例中,我们假设女性中抽样10%的样本,男性中抽样20%的样本。

# 分层抽样比例
sampling_prop = {
    'M': 0.2,
    'F': 0.1
}

# 计算每个层级的样本大小
m_size = int(len(male) * sampling_prop['M'])
f_size = int(len(female) * sampling_prop['F'])

最后,我们可以使用numpy库中的random.choice函数,从每个层级中抽取样本。在本例中,我们从每个层级中抽取所需层级的样本:

import numpy as np

# 分层抽样
msample = male.sample(m_size)
fsample = female.sample(f_size)

# 整合分层样本
sample = pd.concat([msample, fsample])

分层抽样的结果会相对更加准确,与全样本建立的模型也更容易得到广泛应用。在实践中,应用分层抽样技术可以提高数据研究的效率和精度,从而得到更加准确的结论。

以上就是Python中的分层抽样技巧的详细内容,更多请关注www.sxiaw.com其它相关文章!