dataframe随机打乱

可以使用`pandas.DataFrame.sample`方法进行随机打乱，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df_shuffled = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

其中`frac=1`表示抽取全部数据，`reset_index(drop=True)`表示重置索引。

相关问题

dataframe随机打乱数据

你可以使用`pandas`库中的`sample`函数来随机打乱数据。例如，假设你有一个名为`df`的DataFrame，你可以使用以下代码来随机打乱它的行：

import pandas as pd

# 假设你的 DataFrame 名称为 df
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 随机打乱行
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

在这个代码中，`frac=1`表示随机打乱整个DataFrame，`reset_index(drop=True)`表示重置索引，使其从0开始递增。

python dataframe随机打乱

你可以使用`pandas`库中的`sample`函数来随机打乱DataFrame。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 随机打乱DataFrame
df_shuffled = df.sample(frac=1, random_state=42)  # frac=1表示保持全部数据，random_state用于重复结果

print(df_shuffled)

运行以上代码，将会输出一个随机打乱后的DataFrame。你可以根据需要调整`random_state`参数来获得不同的随机结果。