Я столкнулся с этой проблемой, когда я собирал выборку набора данных

In [16] : Strat_d3=d3.groupby('Label', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(1000))
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-16-f54910ba8f95>", line 1, in <module>
    Strat_d3=d3.groupby('Label', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(1000))

  File "C:\Users\Msi\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 894, in apply
    result = self._python_apply_general(f, self._selected_obj)

  File "C:\Users\Msi\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py", line 928, in _python_apply_general
    keys, values, mutated = self.grouper.apply(f, data, self.axis)

  File "C:\Users\Msi\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\ops.py", line 238, in apply
    res = f(group)

  File "<ipython-input-16-f54910ba8f95>", line 1, in <lambda>
    Strat_d3=d3.groupby('Label', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(1000))

  File "C:\Users\Msi\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5350, in sample
    locs = rs.choice(axis_length, size=n, replace=replace, p=weights)

  File "mtrand.pyx", line 959, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice

ValueError: Cannot take a larger sample than population when 'replace=False'

Это потрясающее сообщение об ошибке. Он точно говорит вам, что происходит не так. Помощь не требуется.

mcsoini 30.03.2022 17:09
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
1
16
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Сообщения означают, что хотя бы в одной группе у вас недостаточно выборки (< 1000). 2 решения:

  1. Используйте replace=True, чтобы получить 1000 образцов, но несколько дубликатов:
# You don't need apply here
Strat_d3 = d3.groupby('Label', group_keys=False).sample(1000, replace=True)
  1. Используйте этот трюк, если вы допускаете, что некоторые группы имеют менее 1000 образцов:
Strat_d3 = d3.groupby('Label', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(min(len(x), 1000)))

Для отладки ваших групп, используйте следующий код для проверки меток, где количество образцов меньше 1000:

d3.value_counts('Label').loc[lambda x: x < 1000]

Другие вопросы по теме