Python Pandas 如何shuffle（打乱）数据
更新时间：2019年07月30日 09:38:19 作者：kingsam_
这篇文章主要介绍了Python Pandas 如何shuffle（打乱）数据，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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，本文介绍两种比较常用而且简单的方法。
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)
-------------------------------------分割线--------------------------------------------------------------
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))]
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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