Вопрос или проблема
Предположим, у меня есть набор данных за некоторый прошлый период. Теперь появляются новые данные, и для данной переменной в данных мы находим, что распределения изменились (например, с “возрастом” это может означать, что внезапно стало значительно меньше пожилых людей и т.д.).
Как я мог бы извлечь выборку из старого набора данных в отношении этой изменившейся переменной, чтобы распределения имитировали новые распределения данных?
Допустим, вы хотите выборку размером $N$, где переменная $V$ соответствует своему распределению в новом наборе данных:
- Извлеките $N$ экземпляров из нового набора данных. Пусть $A= [v_1,..,v_N ]$ будет списком $N$ значений переменной $V$, соответствующих этим экземплярам.
- Для каждого различного значения $v \in A$:
- Выберите подмножество $S$ экземпляров в старом наборе данных, у которых $v$ является значением для $V$,
- пусть $\#v$ будет частотой $v$ в $A$: извлеките $\#v$ экземпляров из подмножества $S$
В конце этого процесса вы получили $N$ экземпляров из старого набора данных, которые соответствуют распределению $V$ в новом наборе данных.
Ответ или решение
Как провести выборку из набора данных с учетом заданной категориальной или числовой переменной с применением произвольного выбранного распределения с использованием Python
В современном аналитическом мире данные часто изменяются. На практике это может проявляться в изменении распределения переменной, например, возрастной группы в исследуемой популяции. Когда новые данные показывают, что распределения изменились, необходимо адаптировать старые данные для поддержания актуальности моделей и выводов. В данной статье мы рассмотрим, как извлечь выборку из старого набора данных, чтобы имитировать новое распределение переменной.
Шаги по извлечению выборки
Предположим, что у нас есть набор старых данных, и мы стремимся создать выборку размера ( N ), чтобы она отражала распределение переменной ( V ) из нового набора данных. Процесс можно разбить на несколько ключевых этапов:
-
Извлечение данных нового распределения:
Прежде всего, необходимо получить значения переменной ( V ) из нового набора данных. Это даст нам массив, состоящий из ( N ) значений.import pandas as pd # Пример нового набора данных new_data = pd.read_csv('new_dataset.csv') N = 1000 # Размер выборки A = new_data['V'].sample(N, random_state=42).tolist() -
Поиск уникальных значений и частот:
После того как мы получили массив ( A ), необходимо выявить уникальные значения переменной ( V ) и подсчитать их частоту.from collections import Counter frequency = Counter(A) -
Выборка из старых данных:
Теперь мы можем проходить по каждому уникальному значению и извлекать соответствующую подвыборку из старого набора данных.# Загрузка старого набора данных old_data = pd.read_csv('old_dataset.csv') sampled_data = [] for v, count in frequency.items(): # Извлечение подмножества старого набора с значением v subset = old_data[old_data['V'] == v] # Подмножество с конкретным значением v if len(subset) >= count: sampled_subset = subset.sample(count, random_state=42) # Случайная выборка else: sampled_subset = subset # Если недостаточно данных, берем все sampled_data.append(sampled_subset) # Объединение всех выборок final_sample = pd.concat(sampled_data, ignore_index=True)
Заключение
В результате выполнения описанных выше шагов у вас будет выборка из старых данных, которая будет отражать изменившееся распределение переменной ( V ) из нового набора данных. Это метод является полезным инструментом при адаптации моделей к новым условиям, особенно в условиях, когда реальное распределение данных временно нестабильно или меняется. Наша реализация на Python эффективно демонстрирует, как можно сохранить релевантность и актуальность исторических данных в свете новых реалий.
С помощью данной методологии компании и исследователи могут поддерживать точность и актуальность своих аналитических выводов, что особенно важно в быстро меняющемся бизнес-окружении. Важно точно следовать вышеописанным шагам для получения надежных результатов.