Python 如何在数据帧中的两行之间随机采样元素？

我有一个熊猫数据帧df，格式如下：

   ColumnA.     ColumnB.      IsMatching
0 sadasdsad.    asdsadsad      True
1 asdsadsadas.  asdsadasd.     False
2 asdsadasd.    asdsadsad.     False
3 dfsdfsdfi     ijijiiijj.     False
4 sdasdsads.    asdsadsad      True
5 dfsdfsdfi     ijijiiijj.     False
6 jijijijij.    ijijijiji.     False
7 assdssads.    asd222sad      True

我想创建一个新的数据帧，比如new_df，它包含n个随机采样的行，在两个真实实例之间的原始df中IsMatching==False。例如，在索引0和4之间随机选择n行，同样在索引4和7之间随机选择n行，以此类推

新_df的一个示例所需输出是在df中的真实实例之间随机采样2行。请注意，真实实例之间的行数可能少于2行，在这种情况下，我希望新的_df包含任何行

1 asdsadsadas.  asdsadasd.     False
3 dfsdfsdfi     ijijiiijj.     False
5 dfsdfsdfi     ijijiiijj.     False
6 jijijijij.    ijijijiji.     False

我在Pandas中搜索了df.sample方法，但它似乎没有在两行之间进行采样的规定。任何帮助和建议都将不胜感激。

这应该可以：

从io导入StringIO 数据=StringIO 专栏作家。B栏。匹配 0 sadasdsad。asdsad-True 1阿斯塔达斯。asdsadasd。错误的 2 asdsadasd。asdsad。错误的 3 DFSDFI ijiiij。错误的 4个SDASDS。asdsad-True 5 DFSDFI ijiiij。错误的 6吉吉吉。哎呀。错误的 7阿萨德。asd222真的很悲伤 作为pd进口熊猫 df=pd.read_csvdata，sep='\s+' df['interween_rows_group']=df['IsMatching'].cumsum 取1个样本 df.query'IsMatching==False'.groupby'between\u rows\u group'.sample1 用替换品取样 df.query'IsMatching==False'.groupby'between\u rows\u group'.sample5，replace=True 尽可能多地取样 df.query'IsMatching==False'.groupby'between\u rows\u group'.applylambda x:x.samplemin5，lenx.reset\u indexdrop=True 这应该起作用：

从io导入StringIO 数据=StringIO 专栏作家。B栏。匹配 0 sadasdsad。asdsad-True 1阿斯塔达斯。asdsadasd。错误的 2 asdsadasd。asdsad。错误的 3 DFSDFI ijiiij。错误的 4个SDASDS。asdsad-True 5 DFSDFI ijiiij。错误的 6吉吉吉。哎呀。错误的 7阿萨德。asd222真的很悲伤 作为pd进口熊猫 df=pd.read_csvdata，sep='\s+' df['interween_rows_group']=df['IsMatching'].cumsum 取1个样本 df.query'IsMatching==False'.groupby'between\u rows\u group'.sample1 用替换品取样 df.query'IsMatching==False'.groupby'between\u rows\u group'.sample5，replace=True 尽可能多地取样 df.query'IsMatching==False'.groupby'between\u rows\u group'.applylambda x:x.samplemin5，lenx.reset\u indexdrop=True

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发布您希望新的_df的外观。@elPastor我已经添加了所需的示例输出。谢谢发布您希望新的_df的外观。@elPastor我已经添加了所需的示例输出。谢谢谢谢你的回答。但是，它似乎只采样了1行？当我使用类似这样的df.query'IsMatching==False'.groupby'between_rows\u group'.sample10对更多行进行采样时，我会得到一个错误值error:replace=False时，采样不能大于population。有没有办法避免这个问题，因为可能有两行之间没有10行的情况——在这种情况下，它应该选择两行之间的任何一行。谢谢如果要对10行进行采样，请传递replace=True选项。如果不进行替换，就不可能对比基础数据中更多的观测值进行采样。我更新了答案，以说明如何在不进行替换的情况下尽可能多地采集样本，但考虑到答案的行数变化。但是，它似乎只采样了1行？当我使用类似这样的df.query'IsMatching==False'.groupby'between_rows\u group'.sample10对更多行进行采样时，我会得到一个错误值error:replace=False时，采样不能大于population。有没有办法避免这个问题，因为可能有两行之间没有10行的情况——在这种情况下，它应该选择两行之间的任何一行。谢谢如果要对10行进行采样，请传递replace=True选项。如果不进行替换，就不可能对比基础数据中更多的观测值进行采样。我更新了答案，以说明如何在不进行替换的情况下尽可能多地采集样本，但考虑到行数的变化