这篇文章主要介绍了Python中Pandas怎样shuffle打乱数据，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法，具体如下：
应用情景：
我们有下面以个DataFrame
我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的，我们希望不保持这个次序，但是同时列属性又不能改变，即如下效果：
实现方法：
最简单的方法就是采用pandas中自带的 sample这个方法。
假设df是这个DataFrame
df.sample(frac=1)
这样对可以对df进行shuffle。其中参数frac是要返回的比例，比如df中有10行数据，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。
有时候，我们可能需要打混后数据集的index（索引）还是按照正常的排序。我们只需要这样操作
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
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其实，sklearn(机器学习的库）中也有shuffle的方法。
from sklearn.utils import shuffle df = shuffle(df)
另外，numpy库中也有进行shuffle的方法（不建议）
df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“Python中Pandas怎样shuffle打乱数据”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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