Pandas DataFrame的行重排

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas中的DataFrame对象对行进行随机重排。重排行的顺序可以很有用，例如，当我们需要在训练集中使用其中的一部分数据作为验证集时，我们需要随机选择一些行作为验证集。

首先，我们需要导入需要的包：

import pandas as pd
import numpy as np

假设我们有一个简单的数据集，包含学生的成绩和学习时间，如下所示：

df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Grade': [80, 90, 85, 95],
    'Study Time (h)': [5, 6, 4, 3]
})

这个数据集包含4个学生的成绩和学习时间，Name列包含学生的名字，Grade列包含学生的成绩，Study Time (h)列包含学生一周的学习时间。我们可以使用head()方法查看前几行的数据：

df.head()

输出：

      Name  Grade  Study Time (h)
0    Alice     80               5
1      Bob     90               6
2  Charlie     85               4
3    David     95               3

接下来，我们使用sample()方法对DataFrame的行进行重排：

df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

我们在sample()方法中使用了frac=1参数，这意味着我们将在原始数据集的基础上选择完整的数据集，相当于将数据集中的行随机打乱。然后，我们使用reset_index()方法重置索引。

现在，我们可以使用head()方法查看打乱后的数据集：

df.head()

输出：

      Name  Grade  Study Time (h)
0  Charlie     85               4
1    David     95               3
2      Bob     90               6
3    Alice     80               5

我们可以看到，数据集中的行已经被随机打乱。

顺便说一下，如果我们只想重排数据集的某个子集，例如前50行，我们可以使用head()方法：

df.head(50).sample(frac=1).reset_index(drop=True)

这将只打乱前50行的数据。如果我们想重排后50行的数据，则可以使用tail()方法，如下所示：

df.tail(50).sample(frac=1).reset_index(drop=True)

这将只打乱数据集的后50行。

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas中的DataFrame对象对行进行随机重排。重排数据集的顺序可以很有用，例如，在机器学习中，我们可能需要将数据集随机分成训练集和测试集，或将数据集随机分成不同的交叉验证折叠。使用Pandas中的sample()方法可以方便地完成这些任务。

阅读更多：Pandas 教程

总结

• Pandas中的DataFrame对象提供了一种方便的方法对行进行随机重排。
• 使用sample()方法和frac参数可以轻松地打乱数据集的行。
• 重排数据集的顺序在机器学习中很有用，例如，用于随机化训练集和测试集，或将数据集随机分成不同的交叉验证折叠。