这篇文章主要介绍了Python中Pandas怎样shuffle打乱数据,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。
在Python里面,使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法,具体如下:
应用情景:
我们有下面以个DataFrame
我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的,我们希望不保持这个次序,但是同时列属性又不能改变,即如下效果:
实现方法:
最简单的方法就是采用pandas中自带的 sample这个方法。
假设df是这个DataFrame
df.sample(frac=1)
这样对可以对df进行shuffle。其中参数frac是要返回的比例,比如df中有10行数据,我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。
有时候,我们可能需要打混后数据集的index(索引)还是按照正常的排序。我们只需要这样操作
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
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其实,sklearn(机器学习的库)中也有shuffle的方法。
from sklearn.utils import shuffle df = shuffle(df)
另外,numpy库中也有进行shuffle的方法(不建议)
df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
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