Pandas · 函数

分层抽样

分层抽样：按指定列分层，从每层中抽取固定数量或比例。

调用签名(表, 分层列, 每层数量: 'int' = None, 每层比例: 'float' = None, 随机种子: 'int' = None)

分ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
# 完整案例：按字段调用 分层抽样
设 结果 = Pandas.分层抽样(
    表=表,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    分层列="数量",  # 必填；按函数业务含义传入 分层列;首次使用建议先 打印...
    每层数量=None,  # 可选；一次读取或处理的数据点数量
    每层比例=None,  # 可选；数值类型的 每层比例 参数,按函数业务含义传入对...
    随机种子=None,  # 可选；整数类型的 随机种子 参数,按函数业务含义传入对...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

5 个参数

参数类型 / 传入方式说明

表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

Pandas DataFrame 或类似表格对象。

常见错误：漏传或对象为 None 会报 TypeError/AttributeError;先调用对应的创建函数拿到表再传入

分层列可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入分层列;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '分层列';检查调用是否漏了这行

每层数量可选 · 默认 None

int位置参数或字段名=值

一次读取或处理的数据点数量。

常见错误：传非整数会报 TypeError;按整数类型传值

每层比例可选 · 默认 None

float位置参数或字段名=值

数值类型的每层比例参数,按函数业务含义传入对应浮点数。

常见错误：传非数值会报 TypeError;按数值类型传值

随机种子可选 · 默认 None

int位置参数或字段名=值

整数类型的随机种子参数,按函数业务含义传入对应数值。

常见错误：传非整数会报 TypeError;按整数类型传值

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
# 完整案例：按字段调用 分层抽样
设 结果 = Pandas.分层抽样(
    表=表,  # 必填；Pandas DataFrame 或类似表格对象
    分层列="数量",  # 必填；按函数业务含义传入 分层列;首次使用建议先 打印...
    每层数量=None,  # 可选；一次读取或处理的数据点数量
    每层比例=None,  # 可选；数值类型的 每层比例 参数,按函数业务含义传入对...
    随机种子=None,  # 可选；整数类型的 随机种子 参数,按函数业务含义传入对...
)
打印(结果)

# 进阶组合:分层抽样 配合 Pandas 业务流使用
设 表 = Pandas.数据表({"名称": ["甲", "乙"], "数量": [3, 5]})
设 结果 = Pandas.分层抽样(
    表=表,  # 必填
    分层列="数量",  # 必填
    每层数量=None,  # 可选
)
Pandas.导出CSV(结果, "outputs/结果.csv")
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 2 个必填参数

## 参数 1: 表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = Pandas.分层抽样()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = Pandas.分层抽样(表=表)

## 参数 2: 分层列
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = Pandas.分层抽样()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = Pandas.分层抽样(分层列="数量")
打印(结果)