在pd.concat Pandas之后弄乱列

在使用pd.concat函数进行Pandas数据框拼接后，如果希望打乱列的顺序，可以使用DataFrame的reindex函数来实现。

reindex函数可以接受一个参数columns，用于指定新的列顺序。首先，我们需要获取拼接后的数据框的列名列表，然后使用numpy.random.permutation函数对列名列表进行随机排列，得到新的列名顺序。最后，将新的列名顺序传递给reindex函数即可。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设有两个数据框df1和df2需要拼接
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 使用pd.concat函数进行拼接
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 获取拼接后的数据框的列名列表
columns = df_concat.columns.tolist()

# 随机排列列名列表
new_columns = np.random.permutation(columns)

# 使用reindex函数按新的列名顺序重新排列列
df_shuffled = df_concat.reindex(columns=new_columns)

# 打印结果
print(df_shuffled)

这样就可以在pd.concat函数之后将列顺序打乱。需要注意的是，reindex函数会返回一个新的数据框，原数据框不会被修改。