基于ID键的随机数据集

Question

随机移动数据集中的行 禁忌：只有行不能乱序，列之间不能有值

• np.random.permutation 不起作用，因为它不保留每列的值

• random.shuffle 导致输入错误

此表上的示例：

如何获取差异行？例如第7行变成第2行

Answer 1

您可以使用DataFrame.sample(...)方法获得改组后的数据帧，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(10,3), columns=['A', 'B', 'C'])
df = df.sample(frac=1)

此处frac=1告诉该函数重新排列行，而不是对某些行进行采样。这将导致类似：

   A         B         C
6  0.539230  0.726644  0.904020
9  0.173626  0.774850  0.914098
5  0.114591  0.344212  0.339833
4  0.159820  0.604845  0.029802
3  0.826250  0.765909  0.422308
1  0.110008  0.523306  0.288052
2  0.616792  0.932205  0.659934
8  0.707413  0.794188  0.214229
7  0.409670  0.706913  0.232815
0  0.048167  0.748322  0.014002