随机排列 DataFrame 行

小能豆

随机排列 DataFrame 行

我有以下数据框：

    Col1  Col2  Col3  Type
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
...
20     7     8     9     2
21    10    11    12     2
...
45    13    14    15     3
46    16    17    18     3
...

DataFrame 是从 CSV 文件中读取的。所有包含Type1 的行都位于顶部，其后是包含Type2 的行，然后是包含 3 的行Type，依此类推。

我想打乱 DataFrame 行的顺序，以便所有Type都混合在一起。可能的结果可能是：

    Col1  Col2  Col3  Type
0      7     8     9     2
1     13    14    15     3
...
20     1     2     3     1
21    10    11    12     2
...
45     4     5     6     1
46    16    17    18     3
...

我怎样才能实现这个目标？

阅读 24

2024-09-22

共1个答案

小能豆

使用 Pandas 执行此操作的惯用方法是使用.sample数据框的方法对所有行进行不重复采样：

df.sample(frac=1)

关键字frac参数指定随机样本中返回的行比例，因此frac=1意味着返回所有行（按随机顺序）。

注意： 如果您希望就地打乱数据框并重置索引，您可以这样做

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

此处，指定drop=True防止.reset_index创建包含旧索引条目的列。

后续说明：尽管上面的操作看起来可能不像是就地的，但 python/pandas 足够聪明，不会为混洗的对象执行另一个 malloc。也就是说，即使引用对象已更改（我的意思id(df_old)是与不同id(df_new)），底层 C 对象仍然相同。为了证明确实如此，您可以运行一个简单的内存分析器：

$ python3 -m memory_profiler .\test.py
Filename: .\test.py

Line #    Mem usage    Increment   Line Contents
================================================
     5     68.5 MiB     68.5 MiB   @profile
     6                             def shuffle():
     7    847.8 MiB    779.3 MiB       df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 1000000))
     8    847.9 MiB      0.1 MiB       df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

2024-09-22