這篇文章主要介紹了Python中Pandas怎樣shuffle打亂數據，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。
在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame來存放數據的時候想要把數據集進行shuffle會許多的方法，具體如下：
應用情景：
我們有下面以個DataFrame
我們可以看到BuyInter的數值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3這樣排列的，我們希望不保持這個次序，但是同時列屬性又不能改變，即如下效果：
實現方法：
最簡單的方法就是采用pandas中自帶的 sample這個方法。
假設df是這個DataFrame
df.sample(frac=1)
這樣對可以對df進行shuffle。其中參數frac是要返回的比例，比如df中有10行數據，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。
有時候，我們可能需要打混后數據集的index（索引）還是按照正常的排序。我們只需要這樣操作
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
-------------------------------------分割線--------------------------------------------------------------
其實，sklearn(機器學習的庫）中也有shuffle的方法。
from sklearn.utils import shuffle df = shuffle(df)
另外，numpy庫中也有進行shuffle的方法（不建議）
df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“Python中Pandas怎樣shuffle打亂數據”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!
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