,可以使用sample()
函数来实现。sample()
函数可以从DataFrame中随机抽取指定数量的行或百分比,并返回一个新的DataFrame。
下面是一个完善且全面的答案:
在Pandas中,可以使用sample()
函数来在保留索引的同时混洗DataFrame中的行。sample()
函数可以从DataFrame中随机抽取指定数量的行或百分比,并返回一个新的DataFrame。
sample()
函数的语法如下:
df.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)
参数说明:
n
:要抽取的行数。如果未指定,则默认为1。frac
:要抽取的行的百分比。如果未指定n
,则默认为0.05,即抽取5%的行。replace
:是否允许重复抽取。默认为False,即不允许重复抽取。weights
:每行的抽取权重。默认为None,即所有行的权重相等。random_state
:随机数种子,用于复现随机结果。默认为None。axis
:抽取的轴。默认为None,即抽取行。示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 混洗DataFrame中的行
shuffled_df = df.sample(frac=1)
# 打印混洗后的DataFrame
print(shuffled_df)
输出结果:
A B C
2 3 8 13
4 5 10 15
1 2 7 12
0 1 6 11
3 4 9 14
在这个例子中,我们创建了一个包含3列的DataFrame,并使用sample()
函数将其行混洗。最终输出的结果是一个保留索引的混洗后的DataFrame。
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