如何使用Python重新加权以维持不同样本之间的协变量分布？

我有两个独立的样本，它们的观测数量和两个变量的分布都不同（假设没有更多的变量）。我想维持集合1中存在的分布，对于集合2中的两个变量也是如此。所以，我需要找到一种适当的方法来重新加权样本2中的观测值，以便每个样本中两个变量的分布非常相似甚至匹配。换句话说，我想根据集合1的分布在两个变量中产生两个平衡集合

如果我没有完全错的话，我的问题是关于python中的后分层和重新加权技术

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是否有人链接到已经发布的python代码，或者知道如何使用python在两个示例中匹配多个变量的分布？

问得不对，这里人们通常处理的是代码，而不是方法。不管你在哪里问，这里的人通常处理代码，而不是方法论。试试看