pandas怎么样将数据打乱

在 Pandas 中，可以使用 `sample` 函数来打乱数据。`sample` 函数会返回一个新的 DataFrame，其中包含从原始 DataFrame 中随机抽样的行。

以下是示例代码，展示如何使用 `sample` 函数将数据打乱：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 打印原始 DataFrame
print('Original DataFrame:')
print(df)

# 使用 sample 函数打乱数据
df_shuffled = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

# 打印打乱后的 DataFrame
print('Shuffled DataFrame:')
print(df_shuffled)

在上面的示例中，`sample` 函数的 `frac` 参数设置为 `1`，表示抽样的比例为 100%，即返回与原始 DataFrame 相同大小的新 DataFrame。`reset_index(drop=True)` 函数用于重置新 DataFrame 的索引。

相关问题

如何打乱pandas中的数据

可以使用pandas的shuffle()函数来打乱数据。这个函数可以随机打乱数据的行顺序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 打乱数据
data = data.sample(frac=1)

# 输出打乱后的数据
print(data)

在这个示例代码中，我们首先使用pandas的read_csv()函数读取了一个CSV文件中的数据。然后使用sample()函数打乱了数据的顺序。frac参数表示采样的比例，这里设置为1表示采样全部数据。最后输出打乱后的数据。

pandas 某列打乱顺序

可以使用 pandas 的 `sample` 方法对某一列进行随机打乱顺序，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
})

# 对 col2 列进行随机打乱顺序
df['col2'] = df['col2'].sample(frac=1).reset_index(drop=True)

print(df)

输出结果：

   col1 col2
0     1    e
1     2    a
2     3    c
3     4    b
4     5    d

其中，`sample` 方法的 `frac` 参数表示抽取比例，这里设置为 1 表示抽取全部数据，`reset_index` 方法用于重置索引。