Python Pandas 如何shuffle（打亂）數(shù)據(jù)
更新時間：2019年07月30日 09:38:19 作者：kingsam_
這篇文章主要介紹了Python Pandas 如何shuffle（打亂）數(shù)據(jù)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame來存放數(shù)據(jù)的時候想要把數(shù)據(jù)集進行shuffle會許多的方法，本文介紹兩種比較常用而且簡單的方法。
應(yīng)用情景：
我們有下面以個DataFrame
我們可以看到BuyInter的數(shù)值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3這樣排列的，我們希望不保持這個次序，但是同時列屬性又不能改變，即如下效果：
實現(xiàn)方法：
最簡單的方法就是采用pandas中自帶的 sample這個方法。
假設(shè)df是這個DataFrame
df.sample(frac=1)
這樣對可以對df進行shuffle。其中參數(shù)frac是要返回的比例，比如df中有10行數(shù)據(jù)，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。
有時候，我們可能需要打混后數(shù)據(jù)集的index（索引）還是按照正常的排序。我們只需要這樣操作
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
-------------------------------------分割線--------------------------------------------------------------
其實，sklearn(機器學(xué)習(xí)的庫）中也有shuffle的方法。
from sklearn.utils import shuffle df = shuffle(df)
另外，numpy庫中也有進行shuffle的方法（不建議）
df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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