在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame來存放數據的時候想要把數據集進行shuffle會許多的方法，本文介紹兩種比較常用而且簡單的方法。

應用情景：

我們有下面以個DataFrame

我們可以看到BuyInter的數值是按照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：

實現方法：

最簡單的方法就是采用pandas中自帶的 sample這個方法。

假設df是這個DataFrame

            
df.sample(frac=1)
          

這樣對可以對df進行shuffle。其中參數frac是要返回的比例，比如df中有10行數據，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據集的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(機器學習的庫）中也有shuffle的方法。

            
from sklearn.utils import shuffle
df = 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))]
          

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