Pandas 函数通过调用 pd.core.common._random_state 获取它们的随机源,它接受单个 state 参数,默认为 None。来自其文档:
Parameters
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state : int, np.random.RandomState, None.
If receives an int, passes to np.random.RandomState() as seed.
If receives an np.random.RandomState object, just returns object.
If receives `None`, returns np.random.
If receives anything else, raises an informative ValueError.
Default None.
所以如果它得到 None,这是调用者的 random_state 的默认值,它返回 np.random 模块本身:
In [247]: pd.core.common._random_state(None)
Out[247]: <module 'numpy.random' from 'C:\\Python\\lib\\site-packages\\numpy\\random\\__init__.py'>
和 it 将使用全局 numpy 状态。所以:
In [262]: np.random.seed(3)
In [263]: pd.Series(range(10)).sample(3).tolist()
Out[263]: [5, 4, 1]
In [264]: pd.DataFrame({0: range(10)}).sample(3)[0].tolist()
Out[264]: [3, 8, 2]
In [265]: np.random.seed(3)
In [266]: pd.Series(range(10)).sample(3).tolist()
Out[266]: [5, 4, 1]
In [267]: pd.DataFrame({0: range(10)}).sample(3)[0].tolist()
Out[267]: [3, 8, 2]
如果任何方法不尊重这一点,那就是一个错误。