Как получить случайным образом 20 элементов из np.array и сохранить их в DataFrame?

Question

У меня есть DataFrame от 1 до 80 чисел, как я могу получить случайным образом 20 элементов и сохранить результат в другой DataFrame? Я не могу сохранить каждый список как строку. Его элементы сохранения, такие как столбцы. В будущем я хочу попробовать предсказать каждый элемент radom с помощью sklearn

   a = np.arange(1,81).reshape(8,10)
   pd.DataFrame(a)

Я должен получить 20 уникальных чисел и написать в одну строку. Например, в Python:

      from random import sample          
      for x in range(1,20):
          i=sample(range(1,81), k=20)
          i.sort()
          print(x,'-',i)`

Возвращается в виде списка [1,3,5,8,34,45,12,76,45 ...] 20 элементов, и я хочу, чтобы он выглядел следующим образом:

  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ... 20
0 1 5 10 14 20 55 67 34 ......     20 elements
1
.
.

Answer 1

Это простой способ с использованием существующих ответов stackoverflow:

1 - выровнять массив так, чтобы он выглядел больше как список, позволит вам иметь дело только с одним индексом, а не с двумя индексами массива

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.ndarray.flatten.html

aflat = a.flatten()

2- Выберите случайные элементы из плоского массива, любой из ответов здесь

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

3- С выбранными данными создайте свой фрейм данных

Answer 2

Вы также можете использовать numpy.random.choice и , вы можете указать точные строки , которые вы хотите из образца:

In [263]: a = np.arange(1,81).reshape(8,10)
In [265]: b = pd.DataFrame(a)

In [268]: b.iloc[np.random.choice(np.arange(len(b)), 5, False)]
Out[268]: 
    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
5  51  52  53  54  55  56  57  58  59  60
7  71  72  73  74  75  76  77  78  79  80
3  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40
1  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20
4  41  42  43  44  45  46  47  48  49  50

Вы можете изменить 5 на 20 для вашей цели. Вам не нужно беспокоиться о процентиле.

Answer 3

Используйте df.sample() для получения выборок данных из кадра данных:

a = np.arange(1,81).reshape(8,10)
df = pd.DataFrame(a)
df1= df.sample(frac=.25)
>>df1

    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
5   51  52  53  54  55  56  57  58  59  60
3   31  32  33  34  35  36  37  38  39  40

Для случайной перестановки np.random.permutation():

df.iloc[np.random.permutation(len(df))].head(2)

    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9
6   61  62  63  64  65  66  67  68  69  70
1   11  12  13  14  15  16  17  18  19  20

РЕДАКТИРОВАТЬ : Чтобы получить 20 элементов в списке, используйте:

import itertools
list(itertools.chain.from_iterable(df.sample(frac=.25).values))
#[71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

frac=.25 означает 25% данных, поскольку вы использовали 80 элементов 25% дает вам 20 элементов, вы можете отрегулировать дробь в зависимости от того, сколько у вас элементов и сколько вы хотите.

EDIT1: В дополнение к вашему редактированию в вопросе: print(df.values) дает вам массив:

[[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]
 [11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]
 [21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]
 [31 32 33 34 35 36 37 38 39 40]
 [41 42 43 44 45 46 47 48 49 50]
 [51 52 53 54 55 56 57 58 59 60]
 [61 62 63 64 65 66 67 68 69 70]
 [71 72 73 74 75 76 77 78 79 80]]

Вам потребуется перетасовать этот массив, используя np.random.shuffle, в этом случае сделайте это на df.T.values, так как вы также хотите перетасовать столбцы:

np.random.shuffle(df.T.values)

Затем измените форму:

df1 = pd.DataFrame(np.reshape(df.values,(4,20)))

>>df1


    0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10  11  12  13  14  15  16  17  18  19
0   4   3   10  2   8   7   1   5   6   9   14  13  20  12  18  17  11  15  16  19
1   24  23  30  22  28  27  21  25  26  29  34  33  40  32  38  37  31  35  36  39
2   44  43  50  42  48  47  41  45  46  49  54  53  60  52  58  57  51  55  56  59
3   64  63  70  62  68  67  61  65  66  69  74  73  80  72  78  77  71  75  76  79