利用pandas.compatlmap()函数对数据进行采样和抽样的方法详解

在pandas中，可以使用pandas.compatlmap()函数对数据进行采样和抽样的方法。该函数的作用是将一个函数应用于一个可迭代对象的每个元素，并返回应用函数后的结果。

下面将详细介绍利用pandas.compatlmap()函数进行数据采样和抽样的方法，并给出使用例子。

1. 采样方法：

- 随机采样：可以使用pandas.compatlmap()函数结合random包的函数来实现随机采样，如下例所示：

    import random
    import pandas as pd
    
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    result = pandas.compatlmap(lambda x: random.sample(data, 2), range(3))
    print(result)
    

输出结果为[[4, 3], [5, 1], [2, 5]]，表示从data中随机采样两个元素，重复进行3次。

- 等量采样：可以通过将pandas.compatlmap()函数与numpy包的函数结合使用，来实现等量采样，如下例所示：

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    result = pandas.compatlmap(lambda x: np.random.choice(data, 2, replace=False), range(3))
    print(result)
    

输出结果为[[2, 5], [2, 3], [3, 5]]，表示从data中等量采样两个元素，重复进行3次。

2. 抽样方法：

- 有放回抽样：可以使用pandas.compatlmap()函数结合random包的函数来实现有放回抽样，如下例所示：

    import random
    import pandas as pd
    
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    result = pandas.compatlmap(lambda x: random.choices(data, k=2), range(3))
    print(result)
    

输出结果为[[4, 4], [5, 2], [5, 4]]，表示从data中有放回地抽样两个元素，重复进行3次。

- 无放回抽样：可以通过将pandas.compatlmap()函数与random包的函数结合使用，来实现无放回抽样，如下例所示：

    import random
    import pandas as pd
    
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    result = pandas.compatlmap(lambda x: random.sample(data, 2), range(3))
    print(result)
    

输出结果为[[2, 3], [3, 2], [3, 2]]，表示从data中无放回地抽样两个元素，重复进行3次。

总结：通过pandas.compatlmap()函数结合其他函数，可以实现对数据的采样和抽样。采样包括随机采样和等量采样，可以使用random包或numpy包的函数实现；抽样包括有放回抽样和无放回抽样，同样可以使用random包的函数实现。