随机播放除第一行以外的 DataFrame 行答案

【问题标题】：Shuffle DataFrame rows except the first row随机播放除第一行以外的 DataFrame 行
【发布时间】：2016-05-31 22:23:31
【问题描述】：

我正在尝试随机化数据框中的所有行，但第一行除外。我希望第一行总是首先出现，其余行可以是任何随机顺序。

我的数据框是：

 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

关于如何解决这个问题有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy dataframe shuffle

【解决方案1】：

试试这个：

df = pd.concat([df[:1], df[1:].sample(frac=1)]).reset_index(drop=True)

测试：

In [38]: df
Out[38]:
          a         b         c         d         e
0  2.070074  2.216060 -0.015823  0.686516 -0.738393
1 -1.213517  0.994057  0.634805  0.517844 -0.128375
2  0.937532  0.814923 -0.231120  1.970019  1.438927
3  1.499967  0.105707  1.255207  0.929084 -3.359826
4  0.418702 -0.894226 -1.088968  0.631398  0.152026
5  1.214119 -0.122633  0.983818 -0.445202 -0.807955
6  0.252078 -0.258703 -0.445209 -0.179094  1.180077
7  1.428827 -0.569009 -0.718485  0.161108  1.300349
8 -1.403100  2.154548 -0.492264 -0.544538 -0.061745
9  0.468671  0.004839 -0.738240 -0.385624 -0.532640

In [39]: df = pd.concat([df[:1], df[1:].sample(frac=1)]).reset_index(drop=True)

In [40]: df
Out[40]:
          a         b         c         d         e
0  2.070074  2.216060 -0.015823  0.686516 -0.738393
1  0.468671  0.004839 -0.738240 -0.385624 -0.532640
2  0.418702 -0.894226 -1.088968  0.631398  0.152026
3 -1.213517  0.994057  0.634805  0.517844 -0.128375
4  1.428827 -0.569009 -0.718485  0.161108  1.300349
5  0.937532  0.814923 -0.231120  1.970019  1.438927
6  0.252078 -0.258703 -0.445209 -0.179094  1.180077
7  1.499967  0.105707  1.255207  0.929084 -3.359826
8 -1.403100  2.154548 -0.492264 -0.544538 -0.061745
9  1.214119 -0.122633  0.983818 -0.445202 -0.807955

【讨论】：

不错的解决方案！使用.sample(frac=1) 似乎更干净一些，并且对我来说执行得稍微快一些，尽管差异很小，可能并不重要。
@root，是的，确实 - 谢谢你的提示！我已经相应地更新了答案
感谢您提供此解决方案。实际上，我在发布问题后开始查看pd.concat，所以很高兴知道我开始走上正确的道路。
@Dan，请注意 piRSquared 的解决方案——我比我更喜欢它
两者都很好。

【解决方案2】：

使用numpy的shuffle

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(100).reshape(20, 5), columns=list('ABCDE'))

np.random.shuffle(df.values[1:, :])
print df

     A   B   C   D   E
0    0   1   2   3   4
1   55  56  57  58  59
2   10  11  12  13  14
3   80  81  82  83  84
4   90  91  92  93  94
5   70  71  72  73  74
6   25  26  27  28  29
7   40  41  42  43  44
8   65  66  67  68  69
9    5   6   7   8   9
10  45  46  47  48  49
11  85  86  87  88  89
12  15  16  17  18  19
13  30  31  32  33  34
14  60  61  62  63  64
15  20  21  22  23  24
16  35  36  37  38  39
17  95  96  97  98  99
18  75  76  77  78  79
19  50  51  52  53  54

np.random.shuffle 将ndarray 改组到位。 dataframe 只是 ndarray 的包装。您可以使用 values 属性访问该 ndarray。要指定除第一行以外的所有内容都被改组，请对数组切片 [1:, :] 进行操作。

【讨论】：