基于id键的随机数据集

Question

数据集中的随机shuffle行约束：只有行不能随机播放，而不是列之间的值

• np.random.permutation无法工作，因为它不会保留每列的值
• random.shuffle导致一个关键错误

例如：

如何获得不同的行？例如，第7行变为第2行

Answer 1

您可以使用DataFrame.sample(...)方法获得一个混洗数据帧，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)

这里frac=1告诉函数对行进行洗牌，而不是对一些行进行采样。这将导致类似于：

   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