Pandas按组随机打乱数据框

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas在数据框中按照分组进行随机打乱。

什么是Pandas？

Pandas是一种用于数据处理的Python库。它包括数据结构和工具，可用于加载、处理和分析数据。Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame，它们是高效且易于使用的数据结构。Pandas可以让我们轻松地操作行和列，并且常用于数据清洗、分析、可视化和建模等方面。

随机打乱数据框

在数据处理中，经常需要随机打乱数据框中的数据。Pandas提供了一个shuffle（）方法，按照行的顺序对数据进行随机打乱。而且，如果我们需要按照数据框中的分组对数据打乱，则需要一些额外的操作。

我们可以通过以下步骤对数据框进行按组随机打乱：

1.使用groupby（）方法按照要按其进行打乱的列分组。
2.使用apply（）方法将结果传递给lambda函数。
3.在lambda函数中将组内的数据框随机打乱。
4.在组内打乱完数据后，将所有组合并回一个数据框中。

下面是一个示例代码，它演示了如何按照Pandas DataFrame中的某个列进行随机重排：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'a': ['x', 'x', 'y', 'y'],
    'b': [1, 2, 3, 4]
})

def shuffle_within_groups(df, group_col):
    return (df.groupby(group_col, group_keys=False)
              .apply(lambda x: x.sample(frac=1))
              .reset_index(drop=True))

# 随机打乱数据
result = shuffle_within_groups(df, 'a')

print(result)

在上述示例代码中，我们定义了shuffle_within_groups（）函数，其中group_col是要按其随机打乱的列。然后，我们使用apply（）和lambda函数来打乱每个组，最后使用reset_index（）方法将所有组合并为一个数据框。