|
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，本文介紹兩種比較常用而且簡單的方法。 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)習的庫）中也有shuffle的方法。 from sklearn.utils import shuffledf = 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))] |
|
|
來自： LibraryPKU > 《科學(xué)計算》
