Pandas Shuffle Rows - Python

在Pandas中，可以使用shuffle方法来随机排序数据框的行。这个方法可以用于数据分析和机器学习模型训练中，以使数据不受顺序的影响。

下面是一个示例代码，展示了如何使用shuffle方法来打乱数据框中的行：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
df = pd.DataFrame(data, columns=["A", "B"])

# 打印原始数据框
print("原始数据框:")
print(df)

# 执行shuffle方法
shuffled_df = df.sample(frac=1)

# 打印打乱后的数据框
print("打乱后的数据框:")
print(shuffled_df)

上面的代码中，我们首先使用pandas库创建了一个数据框，并将其打印输出。然后，我们使用shuffle方法来打乱数据框的行，并将结果赋值给shuffled_df变量。最后，我们将打乱后的数据框打印输出。

需要注意的是，shuffle方法的参数frac指定抽取的行的比例。在上面的示例代码中，frac的值为1，表示抽取所有的行。如果frac的值为0.5，那么只会抽取一半的行。

另外，也可以使用shuffle方法的参数random_state来设置生成随机数的种子，以使结果可复现。

总的来说，shuffle方法可以方便地打乱数据框的行，以避免数据顺序对分析和模型训练的影响。