随机播放给定的 Pandas DataFrame 行

Pandas 是 Python 中非常流行的数据处理库，它为数据分析提供了强大的工具。在实际的项目中，我们经常需要对数据集进行随机播放，以便我们可以更好地了解数据集中的模式和规律。本文将介绍如何使用 Pandas 在 Python 中随机播放给定的 DataFrame 行。

准备工作

在开始之前，我们需要安装 Pandas。可以使用以下命令在 Python 中安装 Pandas。

!pip install pandas

创建测试数据集

在本文中，我们将使用一个示例数据集，该数据集包含 5 列和 10 行。创建该数据集的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(10, 5)), columns=list('ABCDE'))

这将生成以下 DataFrame 并将其保存在变量 df 中。

   A  B  C  D  E
0  5  0  3  3  7
1  9  3  5  2  4
2  7  6  8  8  1
3  6  7  7  8  1
4  5  9  8  9  4
5  3  0  3  5  0
6  2  3  8  1  3
7  3  3  7  0  1
8  9  9  0  4  7
9  3  2  7  2  0

随机播放 DataFrame 行

现在我们已经成功创建了示例 DataFrame，我们将介绍如何随机播放给定的 DataFrame 行。

方法 1: 使用 DataFrame 的 sample() 方法

使用 DataFrame 的 sample() 方法来进行随机采样。在示例 DataFrame 中，我们将随机选择 3 行进行输出，代码如下：

random_rows = df.sample(n=3)
print(random_rows)

这将输出如下结果：

   A  B  C  D  E
9  3  2  7  2  0
3  6  7  7  8  1
7  3  3  7  0  1

方法 2: 使用 numpy 的 random.permutation() 方法

您也可以使用 numpy 的 random.permutation() 方法来打乱 DataFrame 的行。该方法将创建一个与原始 DataFrame 具有相同大小的矩阵，但所有元素都将被打乱，我们可以使用 Pandas 的 iloc() 方法来选择要输出的行。在示例 DataFrame 中，我们将随机排序该 DataFrame 并选择前 3 行进行输出，代码如下：

shuffle_df = df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
print(shuffle_df[:3])

这将输出如下结果：

   A  B  C  D  E
0  5  0  3  3  7
5  3  0  3  5  0
1  9  3  5  2  4

方法 3: 使用 DataFrame 的 sample() 方法和 frac 参数

使用 DataFrame 的 sample() 方法时，您可以指定 frac 参数作为输出的行数。例如，在示例 DataFrame 中，要从中随机选择一半的行并进行输出，可以使用以下代码：

random_rows = df.sample(frac=0.5)
print(random_rows)

这将输出如下结果：

   A  B  C  D  E
8  9  9  0  4  7
4  5  9  8  9  4
1  9  3  5  2  4
7  3  3  7  0  1
0  5  0  3  3  7

结论

在本文中，我们介绍了如何使用 Pandas 在 Python 中随机播放给定的 DataFrame 行。我们使用了三种方法来实现这一目标:使用 DataFrame 的 sample() 方法、使用 numpy 的 random.permutation() 方法和使用 DataFrame 的 sample() 方法和 frac 参数。