熊猫-如何随机化数据帧的行[重复]
我试图通过保持行之间的一致性来随机化我的行，但会混淆行的顺序，从而随机化从属变量。我有以下数据帧：
df
columnOne columnTwo dependentVariable
0 TAG 321511 0
1 ID 1111 0
2 ID 2222 0
3 system 1 0
4 TAG 252524 0
5 ID 3333 0
6 ID 4444 0
7 ID 5555 1
8 ID 6666 1
9 TAG 343536 1
10 Local 22 1
11 ID 7777 1
并将行随机化：
df
columnOne columnTwo dependentVariable
0 TAG 321511 0
8 ID 6666 1
1 ID 1111 0
2 ID 2222 0
9 TAG 343536 1
3 system 1 0
10 Local 22 1
4 TAG 252524 0
11 ID 7777 1
5 ID 3333 0
6 ID 4444 0
7 ID 5555 1
然后执行重置索引，如
df = df.reset_index(drop=True)
期望输出：
df
columnOne columnTwo dependentVariable
0 TAG 321511 0
1 ID 6666 1
2 ID 1111 0
3 ID 2222 0
4 TAG 343536 1
5 system 1 0
6 Local 22 1
7 TAG 252524 0
8 ID 7777 1
9 ID 3333 0
10 ID 4444 0
11 ID 5555 1
共有1个答案
如果索引是一个数字，则可以将其洗牌：
df = pd.DataFrame(['A','B','C','D','E','F','G','H','I','j'],columns = ['Data'])
arr = np.arange(len(df))
out = np.random.permutation(arr) # random shuffle
df.ix[out]
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假设熊猫数据帧如下所示： 如何将第三行（如row3）提取为pd数据帧？换句话说，row3.shape应该是（1,5），row3.head（）应该是：
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我想过滤熊猫DataFrame，它从DataFrame中过滤掉除值中声明的行之外的所有其他列。我如何才能做到这一点并获得预期输出。 预期输出：
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这似乎是非常基本的知识，但我还是卡住了，尽管我有一些数据处理的理论背景（通过其他软件）。值得一提的是，我是蟒蛇和熊猫图书馆的新手。 我的任务是将系列名称列的值作为单独的列（从长到宽转换）。我花了很长时间尝试不同的方法，但只有错误。 例如： 我犯了一个错误： ...很多短信...通过值的长度是2487175，索引暗示2 有谁能指导我完成这个过程吗？谢谢 它用于代码“mydata=mydata”。pi
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问题内容： 有没有一种方法可以从Pandas的DataFrame中选择随机行。 在R中，使用汽车包装，有一个有用的功能，它类似于head，但在此示例中，从x中随机选择10行。 我也看过切片文档，似乎没有什么等效的。 现在使用版本20。有一个示例方法。 问题答案： 像这样吗 注： 由于熊猫v0.20.0的， 已被弃用，赞成基于标签索引。
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我有一个熊猫数据框，看起来像这样。 我想确定猫和蝙蝠是重复的相同值，因此想删除一条记录，只保留第一条记录。所得到的数据帧应该只具有。
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我试图用python中的pandas和numpy创建一个空的数据帧，这样一个数据帧就充满了NaN，但每次它似乎都充满了值。为什么会发生这种情况，我如何使一个空的？ 这是我已经尝试过的： 我使用的方法是基于关于制作空数据框的问题的答案，在这些问题中，它们声明它们应该工作。但是我没有得到想要的结果。那么如何创建一个空数据框呢？