熊猫洗牌最后 N 行

Question

如何对 Pandas 数据框中的最后 N 行进行洗牌？ 当我说“洗牌”时，我的意思是随机改变行的顺序。 这是我迄今为止尝试过的。 我不知道如何正确重置索引。

import pandas as pd
import numpy as np
dat = pd.DataFrame({'d1': np.linspace(0, 1, 10)})
pd.concat([dat[:5], dat[5:].sample(frac=1).reset_index(drop=True)])

输出：

         d1
0  0.000000
1  0.111111
2  0.222222
3  0.333333
4  0.444444
0  0.777778
1  0.666667
2  0.888889
3  1.000000
4  0.555556

Answer 1

对于默认索引，将参数ignore_index=True添加到concat ：

dat = pd.DataFrame({'d1': np.linspace(0, 1, 10)})
df = pd.concat([dat[:5], dat[5:].sample(frac=1)], ignore_index=True)

另一种解决方案是仅对最后一行使用sample ，并按values分配回numpy array以防止索引对齐：

dat.iloc[5:] = dat.iloc[5:].sample(frac=1).values

np.random.shuffle就地工作的 Numpy 解决方案：

np.random.shuffle(dat.iloc[5:].values)

---

print (df)
         d1
0  0.000000
1  0.111111
2  0.222222
3  0.333333
4  0.444444
5  0.666667
6  0.888889
7  1.000000
8  0.555556
9  0.777778

Answer 2

你可以直接使用shuffle ：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)

dat = pd.DataFrame({'d1': np.linspace(0, 1, 10)})
np.random.shuffle(dat.values[5:])
print(dat)

输出

d1
0  0.000000
1  0.111111
2  0.222222
3  0.333333
4  0.444444
5  0.666667
6  1.000000
7  0.777778
8  0.555556
9  0.888889

或者，如果你愿意， 排列：

import pandas as pd
import numpy as np

dat = pd.DataFrame({'d1': np.linspace(0, 1, 10)})
dat.values[5:] = np.random.permutation(dat.values[5:])

print(dat)

输出

         d1
0  0.000000
1  0.111111
2  0.222222
3  0.333333
4  0.444444
5  0.555556
6  0.888889
7  0.777778
8  1.000000
9  0.666667