如何在保持特定列的顺序的同时打乱数据帧

Question

我有一个 pandas 数据框，我想对其进行洗牌，但要保持 1 列的顺序。

所以想象一下我有以下df：

| i | val | val2| ID |    
| 0 | 2   | 2 |a  |  
| 1 | 3   | 3 |b  |  
| 2 | 4   | 4 |a  |  
| 3 | 6   | 5 |b  |  
| 4 | 5   | 6 |b  |  

我想打乱行，但保持第一个 df 的 ID 列的顺序。我想要的结果是这样的：

| i | val | val2| ID |  
| 2 | 4   | 4 |a  |    
| 4 | 5   | 6 |b  |  
| 0 | 2   | 2 |a  |  
| 3 | 6   | 5 |b  |  
| 1 | 3   | 3 |b  |  

我该怎么做？

Answer 1

这里有一个解决方案：

df = pd.DataFrame({"val": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], "ID": ["a", "b", "a", "b", "a", "a", "b"]})
df["val"] = df.groupby("ID").transform(lambda x: x.sample(frac=1))
print(df)

输出是：

   val ID
0    5  a
1    7  b
2    1  a
3    2  b
4    3  a
5    6  a
6    4  b

---

如果您有一个包含多列的数据框，并且您希望在保持其中一列的顺序的同时进行洗牌，则解决方案非常相似：

df = pd.DataFrame({"val": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 
                   "val2": range(10, 17), 
                   "ID": ["a", "b", "a", "b", "a", "a", "b"], 
                  })

df[["val", "val2"]] = df.groupby("ID").transform(lambda x: x.sample(frac=1))
print(df)

==>

   val  val2 ID
0    3    12  a
1    7    16  b
2    5    14  a
3    2    11  b
4    6    15  a
5    1    10  a
6    4    13  b