博客

对给定的Pandas DataFrame行进行洗牌

  • Post category:Python

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。

Tags: