python - 改组/排列 Pandas 中的DataFrame

Question

在 pandas 中按行或按列对数据帧进行洗牌的简单而有效的方法是什么？ IE。如何编写函数shuffle(df, n, axis=0)这需要一个数据帧，许多洗牌n , 和一个轴(axis=0 是行，axis=1 是列)并返回已洗牌的数据帧的副本 n次。

编辑:关键是在不破坏数据框的行/列标签的情况下执行此操作。如果你只是洗牌df.index这会丢失所有这些信息。我想要结果 df除了行的顺序或列的顺序不同之外，与原来的相同。

Edit2:我的问题不清楚。当我说洗牌时，我的意思是独立洗牌每一行。因此，如果您有两列 a和 b ，我希望每一行都自己洗牌，这样你在 a 之间就没有相同的关联。和 b就像您只是将每一行作为一个整体重新排序一样。类似的东西:

for 1...n:
  for each col in df: shuffle column
return new_df

但希望比简单循环更有效。这对我不起作用:

def shuffle(df, n, axis=0):
        shuffled_df = df.copy()
        for k in range(n):
            shuffled_df.apply(np.random.shuffle(shuffled_df.values),axis=axis)
        return shuffled_df

df = pandas.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10)})
shuffle(df, 5)

Answer 1

使用numpy的random.permuation函数:

In [1]: df = pd.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10)})

In [2]: df
Out[2]:
   A  B
0  0  0
1  1  1
2  2  2
3  3  3
4  4  4
5  5  5
6  6  6
7  7  7
8  8  8
9  9  9


In [3]: df.reindex(np.random.permutation(df.index))
Out[3]:
   A  B
0  0  0
5  5  5
6  6  6
3  3  3
8  8  8
7  7  7
9  9  9
1  1  1
2  2  2
4  4  4