首先，我想从三个数据帧（每个 150 行）中随机采样并连接结果。其次，我想尽可能多地重复这个过程。
对于第 1 部分，我使用以下函数：
def get_sample(n_A, n_B, n_C):
A = df_A.sample(n = n_A, replace=False)
B = df_B.sample(n = n_B, replace=False)
C = df_C.sample(n = n_C, replace=False)
return pd.concat([A, B, C])
对于第 2 部分，我使用以下行：
results = [get_sample(5,5,3) for i in range(n)]
目前与n = 50.000在我的 MacBook 上，分析大约需要 1 分 40 秒。欢迎就如何提高此过程的速度提出任何建议！
PM 三个数据帧（df_A、df_B、df_C）仅在一个分类特征上有所不同。挑战在于我想要每个类别的特定数量的样本。
使用 numpy ndarrays 应该更快，因为 pandas 本身是基于 numpy 构建的。采样可以通过以下方式完成：numpy.random.choice，如所解释的here https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.random.choice.html。这应该相当于pd.sample。然后你可以从 numpy 切换回 pandas。
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