对给定的Pandas DataFrame行进行洗牌

在Pandas中对DataFrame行进行洗牌有多种方法，以下是其中几种实现步骤的攻略。

方法一：使用sample函数

sample函数可以从DataFrame中随机选取一些行进行洗牌，其代码如下：

import pandas as pd

# 读入DataFrame数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用sample函数对DataFrame行进行洗牌，参数frac表示选取的行数占总行数的比例
df_shuffled = df.sample(frac=1)

以上代码中，我们使用pandas库函数sample对DataFrame洗牌。sample函数有两个可选参数，分别为frac和n。frac表示选取的行数占总行数的比例，n表示选取的行数。上述代码中，我们设置frac=1，表示选取所有行，即对整个DataFrame进行洗牌。

方法二：使用numpy库的permutation函数

numpy库中的permutation函数可以生成一个随机的整数序列，根据该序列对DataFrame的行进行洗牌。其步骤如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读入DataFrame数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 生成一个随机的整数序列，大小与DataFrame的行数相同
permutation = np.random.permutation(df.shape[0])

# 根据生成的随机整数序列对DataFrame的行进行洗牌
df_shuffled = df.iloc[permutation, :]

以上代码中，我们首先利用numpy库的permutation函数生成一个随机整数序列permutation，大小与DataFrame的行数相同。然后，我们使用解释器中的小方括号（[]）操作符和iloc函数，按照随机整数序列permutation的下标对DataFrame的行进行索引，最终得到洗牌后的DataFrame。

需要注意的是，在此方法中，根据生成的随机整数序列permutation，我们可能会多次对原始的DataFrame进行洗牌；而按方法一，我们只需要一次选取所有行就可以对DataFrame进行洗牌。

实例说明

先创建一个简单的DataFrame。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'a': np.random.randint(1, 10, 5),
    'b': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    'c': np.random.randn(5)
})
print(df)

输出：

   a  b         c
0  7  a  0.255398
1  8  b -0.022732
2  7  c -1.447734
3  4  d  0.680402
4  9  e  1.256485

利用方法一对该DataFrame进行洗牌：

# 使用sample函数对DataFrame行进行洗牌，参数frac表示选取的行数占总行数的比例
df_shuffled = df.sample(frac=1)
print(df_shuffled)

输出：

   a  b         c
4  9  e  1.256485
1  8  b -0.022732
3  4  d  0.680402
0  7  a  0.255398
2  7  c -1.447734

利用方法二对该DataFrame进行洗牌：

# 生成一个随机的整数序列，大小与DataFrame的行数相同
permutation = np.random.permutation(df.shape[0])

# 根据生成的随机整数序列对DataFrame的行进行洗牌
df_shuffled = df.iloc[permutation, :]
print(df_shuffled)

输出：

   a  b         c
1  8  b -0.022732
3  4  d  0.680402
2  7  c -1.447734
4  9  e  1.256485
0  7  a  0.255398

可以看到，两种方法洗牌的结果都是正确的，并且生成的DataFrame的行顺序已被随机改变。