Pandas DataFrame 是一种非常常用的数据结构,当我们需要处理数据时,通常需要对 DataFrame 进行洗牌(shuffle)。在进行机器学习模型训练时,洗牌通常用于使数据更加随机化,避免模型对于数据的顺序有依赖性,从而提高模型的泛化能力。下面,我们将讲解如何对给定的Pandas DataFrame 行进行洗牌,提供详实的步骤和示例。
一、使用 Pandas 的 .sample() 方法进行随机洗牌
使用 Pandas 的 .sample() 方法可以非常简单地对 DataFrame 进行随机洗牌。此方法可设定参数“frac”来进行抽样所占数据的比例,并将参数“frac”设为1,则将全部数据随机抽取。
下面是一份示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 构造 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
# 打印原始 DataFrame
print(df)
# 随机洗牌
df_shuffled = df.sample(frac=1)
# 打印洗牌后的 DataFrame
print(df_shuffled)
输出结果:
A B C
0 0.498647 1.634853 -1.233610
1 0.680217 -0.722947 -1.794682
2 -0.698153 -0.712757 -0.133813
3 1.180099 0.956687 0.534882
4 0.475350 -0.708188 -1.065250
A B C
3 1.180099 0.956687 0.534882
1 0.680217 -0.722947 -1.794682
4 0.475350 -0.708188 -1.065250
0 0.498647 1.634853 -1.233610
2 -0.698153 -0.712757 -0.133813
二、使用 numpy.random.permutation() 方法进行随机洗牌
除了使用 Pandas提供的.sample() 方法,还可以使用 numpy.random.permutation() 方法来进行随机洗牌。下面是一份示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 构造 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
# 打印原始 DataFrame
print(df)
# 随机洗牌
shuffled_indices = np.random.permutation(len(df))
df_shuffled = df.iloc[shuffled_indices]
# 打印洗牌后的 DataFrame
print(df_shuffled)
输出结果:
A B C
0 -1.649077 -0.684070 -0.896556
1 -0.150024 -1.225282 1.902904
2 -0.734537 -0.484208 0.825368
3 0.925323 -0.161578 0.371486
4 -1.693826 -1.255986 0.946535
A B C
2 -0.734537 -0.484208 0.825368
3 0.925323 -0.161578 0.371486
4 -1.693826 -1.255986 0.946535
0 -1.649077 -0.684070 -0.896556
1 -0.150024 -1.225282 1.902904
以上就是使用 Pandas 和 numpy 的两种随机洗牌方法,可以帮助我们在数据处理和机器学习中更好地运用Pandas DataFrame。