在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法，本文介绍两种比较常用而且简单的方法。
应用情景：
我们有下面以个DataFrame
我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的，我们希望不保持这个次序，但是同时列属性又不能改变，即如下效果：
实现方法：
最简单的方法就是采用pandas中自带的 sample这个方法。
假设df是这个DataFrame
df.sample(frac=1)
这样对可以对df进行shuffle。其中参数frac是要返回的比例，比如df中有10行数据，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3。
有时候，我们可能需要打混后数据集的index（索引）还是按照正常的排序。我们只需要这样操作
df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
-------------------------------------分割线--------------------------------------------------------------
其实，sklearn(机器学习的库）中也有shuffle的方法。
from sklearn.utils import shuffle df = shuffle(df)
另外，numpy库中也有进行shuffle的方法（不建议）
df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。