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python滚雪球采样

Python滚雪球采样是一种快速而高效地选取样本的方法，特别适用于大规模数据集。该方法通过对数据进行分层，按比例递增地选取数据来获取一定数量的样本，同时保持代表性。下面是Python滚雪球采样的示例代码：


import pandas as pd
from numpy.random import randint

# 构造数据
data = []
for i in range(10000):
    data.append(randint(0, 10000))
df = pd.DataFrame(data, columns=['value'])

# 初始样本数
init_sample_size = 500
sample = pd.DataFrame(df.sample(init_sample_size))

# 设置滚雪球采样参数
max_rounds = 10
round_multiplier = 1.2

# 开始滚雪球采样
for i in range(max_rounds):
    sample_size = int(init_sample_size * (round_multiplier ** i))
    remaining_size = sample_size - len(sample)

    if remaining_size > 0:
        n = min(remaining_size, len(df) - len(sample))
        add_data = df[df['value'].isin(sample['value']) == False].sample(n)
        sample = pd.concat([sample, add_data])

python滚雪球采样

在上述代码中，我们首先生成了一个长度为10000的随机数列表，然后通过Pandas转化为一个DataFrame。接着，我们设置了初始样本数为500，最多迭代10轮，并设置每轮样本数的比例为1.2。最后，在循环中根据当前样本数和剩余样本数计算出需要新增的样本数，通过Pandas的内置函数进行选取，并将其添加到样本集中。

Python滚雪球采样是一个简单易实现而又高效的样本选取方法，非常适合大规模数据集。在处理数据时，我们可以根据自己的需要调整参数，比如设置不同的初始样本数和比例系数等，以满足不同的需求。