単純無作為抽出法
母集団をサンプリングする最もシンプルな方法は、すでに見たものです。これは「単純無作為抽出法」（略して「SRS」）と呼ばれ、各行が他のどの行とも同じ確率で選ばれるように、行を1件ずつ無作為に選びます。
この章では、IBM の従業員離職（attrition）に関する合成（架空）データセットにサンプリング手法を適用します。ここでの「attrition」は、会社を離れることを意味します。
attrition_pop が利用可能で、pandas は pd として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶサンプリング
演習の手順
- 単純無作為抽出法で
attrition_popから 70 行をサンプリングし、乱数シードを18900217に設定します。 - サンプルデータセット
attrition_sampを出力してください。インデックスに何か気づくことはありますか？
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Sample 70 rows using simple random sampling and set the seed
attrition_samp = ____
# Print the sample
____