随机播放 DataFrame 行

使用 Pandas 执行此操作的惯用方法是使用数据框的 .sample 方法对所有行进行采样而不进行替换：

df.sample(frac=1)

frac 关键字参数指定要在随机样本中返回的行的分数，因此 frac=1 表示返回所有行（以随机顺序）。

注意：如果您希望就地改组您的数据框并重置索引，您可以执行例如

df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

在这里，指定 drop=True 可防止 .reset_index 创建包含旧索引条目的列。

后续说明：虽然上面的操作看起来可能不是就地，但python/pandas 足够聪明，不会为洗牌的对象再做一次malloc。也就是说，即使 reference 对象发生了变化（我的意思是 id(df_old) 与 id(df_new) 不同），底层 C 对象仍然是相同的。为了证明确实如此，您可以运行一个简单的内存分析器：

$ python3 -m memory_profiler .\test.py
Filename: .\test.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     5     68.5 MiB     68.5 MiB   @profile
     6                             def shuffle():
     7    847.8 MiB    779.3 MiB       df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1000000))
     8    847.9 MiB      0.1 MiB       df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

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为此，您可以简单地使用 sklearn

from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df)

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您可以通过使用打乱索引进行索引来打乱数据帧的行。为此，您可以例如使用 np.random.permutation（但 np.random.choice 也是一种可能）：

In [12]: df = pd.read_csv(StringIO(s), sep="\s+")

In [13]: df
Out[13]: 
    Col1  Col2  Col3  Type
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
20     7     8     9     2
21    10    11    12     2
45    13    14    15     3
46    16    17    18     3

In [14]: df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
Out[14]: 
    Col1  Col2  Col3  Type
46    16    17    18     3
45    13    14    15     3
20     7     8     9     2
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
21    10    11    12     2

如果您想保持索引编号为 1、2、..、n，如您的示例所示，您可以简单地重置索引：df_shuffled.reset_index(drop=True)

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TL;DR：np.random.shuffle(ndarray) 可以胜任。
所以，就你而言

np.random.shuffle(DataFrame.values)

DataFrame 在底层使用 NumPy ndarray 作为数据持有者。 （您可以从 DataFrame source code 检查）

因此，如果您使用 np.random.shuffle()，它将沿多维数组的第一个轴对数组进行洗牌。但是 DataFrame 的索引保持不变。

不过，有几点需要考虑。

函数没有返回。如果您想保留原始对象的副本，则必须在传递给函数之前这样做。

正如用户 tj89 所建议的，sklearn.utils.shuffle() 可以指定 random_state 以及另一个选项来控制输出。您可能希望将其用于开发目的。

sklearn.utils.shuffle() 更快。但是会随机排列 DataFrame 的轴信息（索引，列）以及它包含的 ndarray。

基准测试结果

在 sklearn.utils.shuffle() 和 np.random.shuffle() 之间。

数组

nd = sklearn.utils.shuffle(nd)

0.10793248389381915 秒。快 8 倍

np.random.shuffle(nd)

0.8897626010002568 秒

数据框

df = sklearn.utils.shuffle(df)

0.3183923360193148 秒。快 3 倍

np.random.shuffle(df.values)

0.9357550159329548 秒

结论：如果可以将轴信息（索引，列）与 ndarray 一起洗牌，请使用 sklearn.utils.shuffle()。否则，使用 np.random.shuffle()

使用的代码

import timeit
setup = '''
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
nd = np.random.random((1000, 100))
df = pd.DataFrame(nd)
'''

timeit.timeit('nd = sklearn.utils.shuffle(nd)', setup=setup, number=1000)
timeit.timeit('np.random.shuffle(nd)', setup=setup, number=1000)
timeit.timeit('df = sklearn.utils.shuffle(df)', setup=setup, number=1000)
timeit.timeit('np.random.shuffle(df.values)', setup=setup, number=1000)

pythonbenchmarking

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以下可能是其中一种方式：

dataframe = dataframe.sample(frac=1, random_state=42).reset_index(drop=True)

在哪里

frac=1 表示一个数据框的所有行

random_state=42 表示在每次执行中保持相同的顺序

reset_index(drop=True) 表示为随机数据帧重新初始化索引

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（我没有足够的声誉在顶帖上发表评论，所以我希望其他人可以为我这样做。）有人担心第一种方法：

df.sample(frac=1)

它进行深层复制或只是更改了数据框。我运行了以下代码：

print(hex(id(df)))
print(hex(id(df.sample(frac=1))))
print(hex(id(df.sample(frac=1).reset_index(drop=True))))

我的结果是：

0x1f8a784d400
0x1f8b9d65e10
0x1f8b9d65b70

这意味着该方法没有返回相同的对象，正如上一条评论中所建议的那样。所以这个方法确实做了一个洗牌的副本。

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还有什么有用的，如果您将它用于 Machine_learning 并希望始终分离相同的数据，您可以使用：

df.sample(n=len(df), random_state=42)

这样可以确保您始终保持随机选择可复制

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这是另一种方法：

df_shuffled = df.reindex(np.random.permutation(df.index))

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通过在这种情况下获取样本数组索引并随机化其顺序，然后将数组设置为数据帧的索引，从而对 pandas 数据帧进行洗牌。现在根据索引对数据框进行排序。这是你的洗牌数据框

import random
df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4],"b":[5,6,7,8]})
index = [i for i in range(df.shape[0])]
random.shuffle(index)
df.set_index([index]).sort_index()

输出

    a   b
0   2   6
1   1   5
2   3   7
3   4   8

在上面的代码中将您的数据框插入我的位置。

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通过传递 frac 参数，使用 sample() 对 DataFrame 进行随机播放。将洗牌后的 DataFrame 保存到一个新变量中。

new_variable = DataFrame.sample(frac=1)

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这是另一种方式：

df['rnd'] = np.random.rand(len(df))
df = df.sort_values(by='rnd', inplace=True).drop('rnd', axis=1)

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