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法学研究Pandas中的聚类抽样
在本文中，我们将学习如何在Pandas中执行聚类抽样。但在深入探讨之前，让我们先了解一下Pandas中的抽样是什么，以及Pandas如何帮助我们做到这一点。
抽样
在Pandas中，抽样指的是从DataFrame或Series对象中选择子集行或列的过程。抽样在许多数据分析任务中都很有用，例如数据探索、测试和验证。
Pandas提供了多种数据抽样方法，包括：
DataFrame.sample(): 此方法返回DataFrame中行的随机样本。您可以指定要返回的行数，以及抽样方法（例如，随机、加权等）。
Series.sample(): 此方法返回Series中值的随机样本。您可以指定要返回的值的数量，以及抽样方法。
DataFrame.groupby().apply(): 此方法允许您按一个或多个列对DataFrame进行分组，然后将抽样函数应用于每个组。例如，您可以使用此方法从DataFrame中的每个组中选择行的随机样本。
DataFrame.resample(): 此方法用于以不同的频率（例如，从每日到每月）对时间序列数据进行重新采样。它也可以用于随机抽取时间序列数据或使用指定的抽样方法（例如，均值、总和等）。
总的来说，Pandas中的抽样可以帮助您快速了解数据并做出关于如何进行分析的明智决策。
在上一点中，我们讨论了在Pandas中进行抽样的不同方法，现在让我们讨论Pandas中的聚类抽样。
聚类抽样
聚类抽样是一种统计方法，用于从总体中收集数据，而该总体规模过大或难以整体访问。此方法包括将总体划分为更小的子组或集群，然后选择一个随机的集群样本包含在研究中。一旦选择集群，就会从每个选定集群中的所有个体收集数据。
当总体在地理上分散或难以或不切实际地访问总体的某些区域时，通常会使用聚类抽样。例如，在对城市中住户进行调查时，将城市划分为街区或小区，然后选择这些较小区域的随机样本进行数据收集，可能比试图联系城市中的每个住户更有效。
为了执行聚类抽样，首先将总体划分为集群，这些集群应该在内部是同质的，但在外部是异质的。这意味着每个集群中的个体应该彼此相似，但集群本身应该彼此不同。这很重要，因为它允许集群代表整个总体。
一旦确定了集群，就会选择它们的随机样本。为了确保样本代表总体，重要的是使用随机选择方法，例如简单随机抽样或分层随机抽样。
选择集群后，将从每个选定集群中的所有个体收集数据。这可以使用各种抽样技术来完成，例如简单随机抽样、系统抽样或概率与规模成比例 (PPS) 抽样。
聚类抽样的主要优点之一是它比其他抽样方法（例如简单随机抽样或分层抽样）更经济高效。这是因为它允许研究人员将资源集中在总体的一小部分上，而不是试图从整个总体中收集数据。
然而，聚类抽样也有一些局限性。一个潜在的缺点是它可能会引入抽样偏差，因为每个选定集群中的个体可能比其他集群中的个体彼此更相似。此外，聚类抽样可能会导致估计值的方差增加和精度降低，因为每个集群中的样本大小可能小于相同大小的简单随机样本中的样本大小。
总而言之，聚类抽样是一种统计方法，它包括将总体划分为较小的子组或集群，然后选择一个随机的集群样本进行数据收集。当总体在地理上分散或难以或不切实际地访问总体的某些区域时，通常会使用聚类抽样。虽然它比其他抽样方法有一些优点，但它也有一些局限性和潜在的偏差来源，在选择抽样方法时应考虑这些因素。
现在让我们尝试一些代码示例，我们将看到聚类抽样的实际应用。
为了对 Python 中 16 个个体的总体执行聚类抽样，我们可以创建一个包含数字 1 到 16 的 Pandas DataFrame，并定义由 4 个个体组成的集群。然后，我们可以随机选择一个集群作为我们的样本。
示例
# Import the pandas and numpy libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary containing a range of numbers from 1 to 15
data = {'N_numbers': np.arange(1, 16)}
# Convert the dictionary into a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Take a random sample of 4 numbers from the DataFrame
samples = df.sample(4)
# Print the random sample
print(samples)
解释
此代码演示如何创建 Pandas DataFrame 并使用 sample() 方法从中获取随机样本。
首先，使用 import 语句导入 pandas 和 numpy 库。Pandas 是 Python 中一个流行的数据分析库，它提供用于处理表格数据的强大工具，而 NumPy 是一个库，它提供对处理数组和矩阵的支持。
接下来，使用 NumPy 的 arange() 函数创建一个字典数据来生成从 1 到 15 的数字范围。此字典只有一个键值对，其中键是字符串 'N_numbers'，值是一个包含这些数字的 NumPy 数组。
然后将字典传递给 pd.DataFrame() 函数，该函数创建一个 Pandas DataFrame 对象，其中包含一个标记为 'N_numbers' 的列。np.arange() 生成的数字用于填充此列。
然后在 DataFrame 对象 df 上调用 sample() 方法，参数为 4。此方法从 DataFrame 中随机抽取 n 行，其中 n 是传递给方法的参数。在这种情况下，将从 DataFrame 中随机抽取 4 行的样本，并将生成的样本存储在变量 samples 中。
最后，使用 print() 函数将生成的样本打印到控制台。输出将是一个 Pandas DataFrame，包含从原始 DataFrame 中随机选择的 4 行，具有相同的列结构。每次运行代码时，行及其内容都会不同，因为 sample() 方法每次调用都会返回不同的随机样本。
要运行代码，我们首先需要确保我们已安装 pandas 和 numpy，如果没有，我们可以运行下面显示的命令。
命令
pip3 install pandas numpy
现在使用下面显示的命令运行上面的代码。
命令
python3 main.py
如果我们运行上面的命令，我们应该得到类似于下面显示的输出。
输出
N_numbers 0 1 8 9 9 10 1 2
让我们探索另一个示例。
示例
# Import the pandas and numpy libraries
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a dictionary of data containing employee IDs and their corresponding values
data = {'employee_id': np.arange(1, 21), 'value': np.random.randn(20)}
# Create a Pandas DataFrame from the dictionary
df = pd.DataFrame(data)
# Print the resulting DataFrame to the console
print(df)
解释
此代码根据包含员工 ID 及其对应值的数据字典创建一个 Pandas DataFrame 对象。然后它将生成的 DataFrame 打印到控制台。
首先，使用 import 语句导入 pandas 和 numpy 库。Pandas 是一个用于数据处理和分析的库，而 NumPy 是一个用于 Python 中科学计算的库。
创建一个字典数据，其中包含两个键值对，键为 'employee_id' 和 'value'，值为由 NumPy 的 arange() 和 random.randn() 函数生成的长度为 20 的数组。
然后将字典传递给 pd.DataFrame() 函数，该函数创建一个 Pandas DataFrame 对象，其中包含两列，标记为 'employee_id' 和 'value'，包含字典中的对应数据。
最后，使用 print() 函数将生成的 DataFrame 打印到控制台。输出将是一个包含两列和 20 行的表，其中包含员工 ID 及其对应值。这些值将是随机的，因为它们是由 random.randn() 函数生成的。
现在使用下面显示的命令运行上面的代码。
命令
python3 main.py
如果我们运行上面的命令，我们应该得到类似于下面显示的输出。
输出
employee_id value 0 1 0.579512 1 2 -0.646034 2 3 1.315528 3 4 -1.073037 4 5 -1.456259 5 6 0.208272 6 7 -0.431192 7 8 -2.046502 8 9 -1.571820 9 10 0.436177 10 11 -0.987235 11 12 0.266647 12 13 -0.386446 13 14 -0.558013 14 15 -2.427465 15 16 0.535111 16 17 0.007998 17 18 -0.376771 18 19 -0.403859 19 20 0.524652
结论
总而言之，聚类抽样是一种在大型人群中进行调查和研究非常有效的方法。它通过将具有相似特征的人分组，然后选择这些组的一部分进行研究，从而节省时间和金钱。在 Python 中，有很多库，例如 Pandas 和 Scikit-learn，可以轻松地应用聚类抽样技术。这些库帮助研究人员分析数据并得出准确的结论，同时减少抽样偏差。总而言之，Python 中的聚类抽样是一种强大的工具，可以使调查和研究更加高效和精确。
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