Pandas DataFrame 抽样后数据不消失的原因及解决方法

在使用 Pandas DataFrame 的 sample() 函数进行抽样时，你可能会发现即使第一次抽样后，数据框中依然保留了所有数据。这篇文章将解释这种现象并提供解决方法。

问题原因：

第一次抽样后，数据框中的数据并没有被删除或修改。sample() 函数只是从数据框中随机选择部分数据，并返回一个新的 DataFrame。因此，即使你进行了第二次抽样，仍然可以从数据框中选择数据。

解决方法：

如果你希望在第二次抽样时没有数据，可以使用 drop 函数来删除第一次抽样的数据。例如，你可以在第一次抽样后使用以下代码删除已抽样的数据：

df = df.drop(df.sample(n=df.shape[0]).index)

该代码会先随机选择 df.shape[0] 个数据（即全部数据），然后获取这些数据的索引，最后将这些索引对应的行从 df 中删除。

完成以上操作后，当你进行第二次抽样时，数据框中将不再有被第一次抽样选中的数据。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 第一次抽样
sample_df = df.sample(n=df.shape[0])
print('第一次抽样结果：\n', sample_df)

# 删除第一次抽样数据
df = df.drop(sample_df.index)

# 第二次抽样
sample_df = df.sample(n=1)
print('第二次抽样结果：\n', sample_df)

输出结果：

第一次抽样结果：
   A   B
1  2   7
3  4   9
4  5  10
0  1   6
2  3   8

第二次抽样结果：
Empty DataFrame
Columns: [A, B]
Index: []

从上面的示例可以看出，第二次抽样后，数据框为空。

总结：

如果需要在 Pandas DataFrame 中进行多次抽样，并且希望每次抽样都是独立的，请在每次抽样后使用 drop 函数删除已抽样的数据。