Python Pandas 如何shuffle（打亂）數(shù)據(jù)
在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame來存放數(shù)據(jù)的時(shí)候想要把數(shù)據(jù)集進(jìn)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(gè)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(gè)次序，但是同時(shí)列屬性又不能改變，即如下效果：
實(shí)現(xiàn)方法：
最簡單的方法就是采用pandas中自帶的 sample這個(gè)方法。
假設(shè)df是這個(gè)DataFrame
df.sample(frac=1)
這樣對可以對df進(jìn)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(shí)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(shí)，sklearn(機(jī)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(jìn)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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