Випадкова вибірка

Аналіз опитувальних даних у Python

EbunOluwa Andrew

Data Scientist

Вибірка в аналізі опитувальних даних

Вибірка = малий набір із великої сукупності
- Робіть висновки про більшу сукупність
- Вибірка -> робить дані керованими
- Вибірка -> помилка вибірки
- Мінімізуйте помилку великою сукупністю

Фото Patrick Fore з Unsplash — дитина тримає цукерки

Випадкова вибірка

Кожен має рівний шанс бути обраним
Зменшує упередженість
Висока внутрішня валідність
Висока зовнішня валідність

лотерейні білети

Метод .sample()

DataFrame.sample(n = _None_, frac = _None_, random_state = _None_)
n = кількість елементів у вибірці
frac = частка (від 1) елементів для повернення
random_state = зерно генератора для відтворюваності

Приклад випадкової вибірки

import pandas as pd
survey = pd.read_csv('ABC_survey.csv')

sample = survey.sample(n=100)
print(sample)

|       | employee_id | gender | onsite_work |
|-------|-------------|--------|-------------|
| 3244  | fffe330     | Female | Yes         |
| 21339 | fffe310     | Male   | Yes         |
| 1122  | fffe390     | Male   | Yes         |
| 4363  | fffe313     | Female | Yes         |

Приклад випадкової вибірки

import pandas as pd
survey = pd.read_csv('ABC_survey.csv')

sample = survey.sample(frac = 0.1)
print(sample)

|     | employee_id | gender | onsite_work |
|-----|-------------|--------|-------------|
| 142 | fffe800     | Female | Yes         |
| 710 | fffe900     | Female | Yes         |
| 242 | fffe700     | Female | Yes         |
| 114 | fffe600     | Female | Yes         |

Приклад випадкової вибірки

import pandas as pd
survey = pd.read_csv('ABC_survey.csv')

sample = survey.sample(
  n = 100, random_state = 123)

import pandas as pd
survey = pd.read_csv('ABC_survey.csv')

sample = survey.sample(
  frac = 0.1, random_state = 123)

|       | employee_id | gender | onsite_work |
|-------|-------------|--------|-------------|
| 21383 | fffe3       | Female | Yes         |
| 82    | fffe0       | Male   | Yes         |
| 20739 | fffe2       | Male   | Yes         |
| 7662  | fffe9       | Female | Yes         |

|       | employee_id | gender | onsite_work |
|-------|-------------|--------|-------------|
| 21383 | fffe3       | Female | Yes         |
| 82    | fffe0       | Male   | Yes         |
| 20739 | fffe2       | Male   | Yes         |
| 7662  | fffe9       | Female | Yes         |

Давайте потренуємось!

Аналіз опитувальних даних у Python