Pandas 随机打乱DataFrame中的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas（Python数据处理库）来随机打乱DataFrame中的行。Pandas是Python数据处理的重要工具之一，在数据预处理、数据清洗和数据分析方面发挥着重要作用。其中，DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，由行和列组成。但是，如果数据的顺序对研究结果产生影响时，就需要随机打乱DataFrame中的行。

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方法一：使用sample函数

Pandas库中的sample函数经常用来随机筛选或打乱数据。它可以获取DataFrame中的任意行数和随机种子。以下是如何使用sample函数实现行的随机打乱：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
shuffled_df = df.sample(frac=1, random_state=42)

解释：

• df.sample()：生成随机的子集数据框
• frac=1：以1为比例，抽取等于原DataFrame大小的数据
• random_state=42：随机种子数，确保每次运行的结果一致

方法二：使用numpy.random.permutation函数

numpy.random.permutation随机排列一个序列，或者只返回一个随机排列。如果x是多维数组，它只返回x的一个随机排列。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv')
shuffled_index = np.random.permutation(df.index)
shuffled_df = df.iloc[shuffled_index]

解释：

• np.random.permutation()：生成一个新的随机排序的行的索引数组
• df.iloc[]：通过索引选择打乱后的行

方法三：使用DataFrame.sample和reset_index

使用DataFrame.sample和reset_index来实现，reset_index将新的索引重新编号。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
shuffled_df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

解释：

• df.sample()：生成随机的子集数据框
• frac=1：以1为比例，抽取等于原DataFrame大小的数据
• reset_index(drop=True)：返回一个新的DataFrame，并重置索引

注

在Pandas中，对DataFrame进行“inplace”操作会更改原始DataFrame。在以上三种方法中，第一种和第三种方法都是不“inplace”操作的。在第二种方法中，仅更改索引而不更改DataFrame中的值。

总结

在本文中，我们介绍了三种方法来随机打乱Pandas中的DataFrame行。可以根据不同的情况和需求选择不同的方法。在数据预处理和数据清洗过程中，随机打乱DataFrame行非常有用，可以避免数据顺序对数据结果的影响。