dataframe格式 shuffle乱序

在Pandas DataFrame中，如果你想随机打乱数据的顺序，可以使用`sample()`或`shuffle()`函数。这两个函数都能实现这个功能，不过需要注意的是，`shuffle()`是在原地改变数据，而`sample()`会返回一个新的DataFrame，原始数据不会被改变。

**使用`sample()`的例子**:

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df_shuffled = df.sample(frac=1)  # frac=1表示完全随机抽取所有行

# 或者设置random_state保持结果的一致性
df_shuffled = df.sample(frac=1, random_state=42)

这里`frac=1`表示抽取全部行，如果想抽样部分行，可以设定一个小于1的比例。

**使用`shuffle()`的例子** (仅适用于内存较小的情况，因为它直接修改原始DataFrame):

df_shuffled = df.copy()  # 先复制一份防止原数据被改变
df_shuffled.iloc[:] = df_shuffled.iloc[:, ::-1].values  # 这里使用iloc按索引对行进行反转

以上操作都会让DataFrame中的数据变成随机排列。

相关问题

dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset)和arr = df1.values np.random.shuffle(arr)有什么区别

这两个代码有一些细微的区别。

- `dataset = df1.values`：将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `dataset`。
- `arr = df1.values`：同样将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `arr`。

这两行代码的作用是完全相同的，都是将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。但是，如果接下来的代码中使用的变量名称不同，那么这两个代码的影响将会不同。

- `np.random.shuffle(dataset)`：在原地对 `dataset` 数组进行乱序操作。由于 `dataset` 是一个变量，它指向了一个内存地址，所以乱序操作会直接修改内存中的数组内容。
- `np.random.shuffle(arr)`：同样在原地对 `arr` 数组进行乱序操作。但是由于变量名称不同，这个乱序操作会影响另一个不同的内存地址中的数组，即 `arr` 所指向的内存地址。

因此，如果你想要对 DataFrame 数据进行乱序操作，应该先将其转换为 NumPy 数组，并对该数组进行乱序操作，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
dataset = df1.values
np.random.shuffle(dataset)
print(dataset)

输出：

[[1 4]
 [3 6]
 [2 5]]