Python中数据帧的条件采样答案

【问题标题】：Conditional Sampling of Data Frame in PythonPython中数据帧的条件采样
【发布时间】：2020-07-04 05:45:02
【问题描述】：

我有一个包含个人姓名、性别、年龄的数据框：

我想通过采样固定数量的样本来创建一个新的数据帧，这样新数据帧的平均年龄与原始数据帧相同。

sample_df = pd.DataFrame({'Var':['A','B','C','D','E'] , 'Ages' : [22,35,43,18,NaN]})

sample_df
Out[410]: 
  Var  Ages
0   A    22
1   B    35
2   C    43
3   D    18
4   E    NaN

我想只采样 3 行，使“E”的年龄等于 A、B、C、D 的平均值

【问题讨论】：

请澄清问题到底是什么，请参阅How to Ask、help center。
[link]ibb.co/yX8z074这里是数据截图。数字代表正在运营的商店。您会注意到两个单独的星期，只有 2 家商店营业。我想从该月之前的行中填充这些数据，以使销售额等于之前数据的平均值。
该信息应该以文本形式出现在您的帖子中。除此之外，我们还需要一个minimal reproducible example。
@AMC 我已经编辑了这篇文章，试图尽我所能描述。

标签： python dataframe python-3.7

【解决方案1】：

考虑在满足需求后使用while True 然后break 进行无限迭代，但根据数据的可变性，这可能需要一些时间来处理。下面构建了一个包含 100 行样本的列表，并在达到 10 个样本后中断。

samples = []

while True:
   sample_df = df.sample(n = 100)

   if sample_df['Age'].mean() == df['Age'].mean():
      samples.append(sample_df)

   if len(samples) == 10:
      break

【讨论】：