Python中Pandas怎樣shuffle打亂數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)

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在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame來存放數(shù)據(jù)的時候想要把數(shù)據(jù)集進行shuffle會許多的方法，具體如下：

應(yīng)用情景：

我們有下面以個DataFrame

我們可以看到BuyInter的數(shù)值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3這樣排列的，我們希望不保持這個次序，但是同時列屬性又不能改變，即如下效果：

實現(xiàn)方法：

最簡單的方法就是采用pandas中自帶的 sample這個方法。

假設(shè)df是這個DataFrame

df.sample(frac=1)

這樣對可以對df進行shuffle。其中參數(shù)frac是要返回的比例，比如df中有10行數(shù)據(jù)，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。

有時候，我們可能需要打混后數(shù)據(jù)集的index（索引）還是按照正常的排序。我們只需要這樣操作

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

-------------------------------------分割線--------------------------------------------------------------

其實，sklearn(機器學(xué)習(xí)的庫）中也有shuffle的方法。

from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df)

另外，numpy庫中也有進行shuffle的方法（不建議）

df.iloc[np.random.permutation(len(df))]

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新聞名稱：Python中Pandas怎樣shuffle打亂數(shù)據(jù)-創(chuàng)新互聯(lián)
本文路徑：http://muchs.cn/article40/heseo.html

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