洗牌是指将数据集中的元素随机打乱顺序的操作。在Pandas库中,可以使用sample
函数来实现洗牌操作。下面是洗牌两个熊猫DataFrames行的示例代码:
import pandas as pd
# 创建两个熊猫DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [11, 12, 13, 14, 15], 'D': [16, 17, 18, 19, 20]})
# 洗牌两个熊猫DataFrames的行
df1_shuffled = df1.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
df2_shuffled = df2.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
在上述代码中,sample
函数的frac
参数设置为1表示随机抽样的比例为100%,即对所有行进行洗牌操作。reset_index(drop=True)
函数用于重置索引,确保洗牌后的行索引是连续的。
洗牌操作常用于数据集的随机划分、数据集的扩增、模型训练中的数据集打乱等场景。
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