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法學研究Pandas中的聚類抽樣
在本文中，我們將學習如何在Pandas中執行聚類抽樣。但在深入探討之前，讓我們先了解一下Pandas中的抽樣是什麼，以及Pandas如何幫助我們做到這一點。
抽樣
在Pandas中，抽樣指的是從DataFrame或Series物件中選擇子集行或列的過程。抽樣在許多資料分析任務中都很有用，例如資料探索、測試和驗證。
Pandas提供了多種資料抽樣方法，包括：
DataFrame.sample(): 此方法返回DataFrame中行的隨機樣本。您可以指定要返回的行數，以及抽樣方法（例如，隨機、加權等）。
Series.sample(): 此方法返回Series中值的隨機樣本。您可以指定要返回的值的數量，以及抽樣方法。
DataFrame.groupby().apply(): 此方法允許您按一個或多個列對DataFrame進行分組，然後將抽樣函式應用於每個組。例如，您可以使用此方法從DataFrame中的每個組中選擇行的隨機樣本。
DataFrame.resample(): 此方法用於以不同的頻率（例如，從每日到每月）對時間序列資料進行重新取樣。它也可以用於隨機抽取時間序列資料或使用指定的抽樣方法（例如，均值、總和等）。
總的來說，Pandas中的抽樣可以幫助您快速瞭解資料並做出關於如何進行分析的明智決策。
在上一點中，我們討論了在Pandas中進行抽樣的不同方法，現在讓我們討論Pandas中的聚類抽樣。
聚類抽樣
聚類抽樣是一種統計方法，用於從總體中收集資料，而該總體規模過大或難以整體訪問。此方法包括將總體劃分為更小的子組或叢集，然後選擇一個隨機的叢集樣本包含在研究中。一旦選擇叢集，就會從每個選定叢集中的所有個體收集資料。
當總體在地理上分散或難以或不切實際地訪問總體的某些區域時，通常會使用聚類抽樣。例如，在對城市中住戶進行調查時，將城市劃分為街區或小區，然後選擇這些較小區域的隨機樣本進行資料收集，可能比試圖聯絡城市中的每個住戶更有效。
為了執行聚類抽樣，首先將總體劃分為叢集，這些叢集應該在內部是同質的，但在外部是異質的。這意味著每個叢集中的個體應該彼此相似，但叢集本身應該彼此不同。這很重要，因為它允許叢集代表整個總體。
一旦確定了叢集，就會選擇它們的隨機樣本。為了確保樣本代表總體，重要的是使用隨機選擇方法，例如簡單隨機抽樣或分層隨機抽樣。
選擇集群后，將從每個選定叢集中的所有個體收集資料。這可以使用各種抽樣技術來完成，例如簡單隨機抽樣、系統抽樣或機率與規模成比例 (PPS) 抽樣。
聚類抽樣的主要優點之一是它比其他抽樣方法（例如簡單隨機抽樣或分層抽樣）更經濟高效。這是因為它允許研究人員將資源集中在總體的一小部分上，而不是試圖從整個總體中收集資料。
然而，聚類抽樣也有一些侷限性。一個潛在的缺點是它可能會引入抽樣偏差，因為每個選定叢集中的個體可能比其他叢集中的個體彼此更相似。此外，聚類抽樣可能會導致估計值的方差增加和精度降低，因為每個叢集中的樣本大小可能小於相同大小的簡單隨機樣本中的樣本大小。
總而言之，聚類抽樣是一種統計方法，它包括將總體劃分為較小的子組或叢集，然後選擇一個隨機的叢集樣本進行資料收集。當總體在地理上分散或難以或不切實際地訪問總體的某些區域時，通常會使用聚類抽樣。雖然它比其他抽樣方法有一些優點，但它也有一些侷限性和潛在的偏差來源，在選擇抽樣方法時應考慮這些因素。
現在讓我們嘗試一些程式碼示例，我們將看到聚類抽樣的實際應用。
為了對 Python 中 16 個個體的總體執行聚類抽樣，我們可以建立一個包含數字 1 到 16 的 Pandas DataFrame，並定義由 4 個個體組成的叢集。然後，我們可以隨機選擇一個叢集作為我們的樣本。
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)
解釋
此程式碼演示如何建立 Pandas DataFrame 並使用 sample() 方法從中獲取隨機樣本。
首先，使用 import 語句匯入 pandas 和 numpy 庫。Pandas 是 Python 中一個流行的資料分析庫，它提供用於處理表格資料的強大工具，而 NumPy 是一個庫，它提供對處理陣列和矩陣的支援。
接下來，使用 NumPy 的 arange() 函式建立一個字典資料來生成從 1 到 15 的數字範圍。此字典只有一個鍵值對，其中鍵是字串 'N_numbers'，值是一個包含這些數字的 NumPy 陣列。
然後將字典傳遞給 pd.DataFrame() 函式，該函式建立一個 Pandas DataFrame 物件，其中包含一個標記為 'N_numbers' 的列。np.arange() 生成的數字用於填充此列。
然後在 DataFrame 物件 df 上呼叫 sample() 方法，引數為 4。此方法從 DataFrame 中隨機抽取 n 行，其中 n 是傳遞給方法的引數。在這種情況下，將從 DataFrame 中隨機抽取 4 行的樣本，並將生成的樣本儲存在變數 samples 中。
最後，使用 print() 函式將生成的樣本列印到控制檯。輸出將是一個 Pandas DataFrame，包含從原始 DataFrame 中隨機選擇的 4 行，具有相同的列結構。每次執行程式碼時，行及其內容都會不同，因為 sample() 方法每次呼叫都會返回不同的隨機樣本。
要執行程式碼，我們首先需要確保我們已安裝 pandas 和 numpy，如果沒有，我們可以執行下面顯示的命令。
命令
pip3 install pandas numpy
現在使用下面顯示的命令執行上面的程式碼。
命令
python3 main.py
如果我們執行上面的命令，我們應該得到類似於下面顯示的輸出。
輸出
N_numbers 0 1 8 9 9 10 1 2
讓我們探索另一個示例。
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)
解釋
此程式碼根據包含員工 ID 及其對應值的資料字典建立一個 Pandas DataFrame 物件。然後它將生成的 DataFrame 列印到控制檯。
首先，使用 import 語句匯入 pandas 和 numpy 庫。Pandas 是一個用於資料處理和分析的庫，而 NumPy 是一個用於 Python 中科學計算的庫。
建立一個字典資料，其中包含兩個鍵值對，鍵為 'employee_id' 和 'value'，值為由 NumPy 的 arange() 和 random.randn() 函式生成的長度為 20 的陣列。
然後將字典傳遞給 pd.DataFrame() 函式，該函式建立一個 Pandas DataFrame 物件，其中包含兩列，標記為 'employee_id' 和 'value'，包含字典中的對應資料。
最後，使用 print() 函式將生成的 DataFrame 列印到控制檯。輸出將是一個包含兩列和 20 行的表，其中包含員工 ID 及其對應值。這些值將是隨機的，因為它們是由 random.randn() 函式生成的。
現在使用下面顯示的命令執行上面的程式碼。
命令
python3 main.py
如果我們執行上面的命令，我們應該得到類似於下面顯示的輸出。
輸出
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
結論
總而言之，聚類抽樣是一種在大型人群中進行調查和研究非常有效的方法。它透過將具有相似特徵的人分組，然後選擇這些組的一部分進行研究，從而節省時間和金錢。在 Python 中，有很多庫，例如 Pandas 和 Scikit-learn，可以輕鬆地應用聚類抽樣技術。這些庫幫助研究人員分析資料並得出準確的結論，同時減少抽樣偏差。總而言之，Python 中的聚類抽樣是一種強大的工具，可以使調查和研究更加高效和精確。
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