ランダムサンプル行カラムの所望の合計が

Question

に到達するまで私はこのようなデータフレームを有する：

ID key acres 
1 156 10 
2 157 60 
3 158 50 
4 159 1 
5 160 9 
6 161 110 

を、私はランダムにサンプリングされた各列から選択acresの和までの行を選択します150に達するか、または可能な限り150に近い。私は選択されているすべての行の 'ID'を保存します。

私は現在、これを行うにしようとしています：

acres = 0 
obid = [] 
while acres <= 150: 
    rows = random.sample(df.index, 1) 
    sample= df.ix[rows] 
    acres = acres + sample['acres'] 
    obid.append(sample['ID']) 
    df= df.drop(rows) 

をしかし、このアプローチにはカップルの問題があります。まず、元のdfを実際に変更するのではなく、ループ内でサンプルを削除するので、同じ行が2回サンプリングされる可能性があります。次に、このエラーが返されます。

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 

これは私にはより良いアプローチがあると信じています。

Answer 1

はのは、このような何かを試してみましょう：

• sampleは、データフレームからのサンプル行を引っ張る、引数frac=1状態が
  行の100％を取得します。これは基本的にデータフレームをシャッフルします。

• iterrrowsを使用して、シャッフルされたデータフレームを反復処理します。

コード：

acres = 0 
obid = [] 
for i in df.sample(frac=1).iterrows(): 
    if (acres + i[1]['acres']) <= 150: 
     acres += i[1]['acres'] 
     obid.append(i[1]['ID']) 

print(obid) 

出力：

：

[5, 6, 4, 1] 

の結果

print(df[df['ID'].isin(obid)]) 

出力して、元のデータフレームを見てみましょう

ID key acres 
0 1 156  10 
3 4 159  1 
4 5 160  9 
5 6 161 110