Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

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10

章 データの集約とグループ演算

10.3.4

 例：ランダムサンプリングと順列

モンテカルロシミュレーションをする場合や、その他の応用において、巨大なデータセットからラ

ンダムにサンプルデータを（置換を伴う、伴わないにかかわらず）抽出したいことがあるかと思います。

この「抽出」を行う方法は数多くありますが、ここでは、シリーズの

sample

メソッドを使います。

デモンストレーションのために、トランプのデッキを作る方法を紹介します。

#

ハート、スペード、クラブ、ダイヤの順で、それぞれの頭文字を取っている

suits = ['H', 'S', 'C', 'D']

card_val = (list(range(1, 11)) + [10] * 3) * 4

base_names = ['A'] + list(range(2, 11)) + ['J', 'K', 'Q']

cards = []

for suit in ['H', 'S', 'C',

'D']:

cards.extend(str(num) + suit for num in base_names)

deck = pd.Series(card_val, index=cards)

これで、長さ

52

のシリーズを用意できました。このシリーズのインデックスにはカード名が含まれて

いて、値はブラックジャックやその他のゲームで使われるいつものものです。ここでは話をシンプルに

するため、トランプのエースは

1

とします。

In [108]: deck[:13] ...