这里有另一种方法:

df['rnd'] = np.random.rand(len(df))
df = df.sort_values(by='rnd', inplace=True).drop('rnd', axis=1)

您可以简单地使用sklearn来实现这一点

from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df)

同样有用的是，如果你将它用于Machine_learning，并且想要始终分离相同的数据，你可以使用:

df.sample(n=len(df), random_state=42)

这确保了你的随机选择总是可复制的

通过传递frac参数，使用sample()洗牌数据帧。 将打乱的DataFrame保存到一个新变量。

new_variable = DataFrame.sample(frac=1)

TL;DR: np.random.shuffle(ndarray)可以完成这项工作。 所以，在你的情况下

np.random.shuffle(DataFrame.values)

DataFrame在底层使用NumPy ndarray作为数据持有者。(你可以从DataFrame源代码检查)

因此，如果使用np.random.shuffle()，它将沿着多维数组的第一个轴对数组进行洗牌。但是DataFrame的索引仍然没有被打乱。

不过，还是有几点需要考虑的。

函数返回none。如果您希望保留原始对象的副本，则必须在传递给函数之前这样做。 Sklearn.utils.shuffle()，正如用户tj89建议的那样，可以指定random_state和另一个选项来控制输出。您可能需要它用于开发目的。 Sklearn.utils.shuffle()更快。但是会将DataFrame的轴信息(索引，列)与它包含的ndarray一起SHUFFLE。

基准测试结果

在sklearn.utils.shuffle()和np.random.shuffle()之间。

ndarray

nd = sklearn.utils.shuffle(nd)

0.10793248389381915秒，快8倍

np.random.shuffle(nd)

0.8897626010002568秒

DataFrame

df = sklearn.utils.shuffle(df)

0.3183923360193148秒，快3倍

np.random.shuffle(df.values)

0.9357550159329548秒

结论:如果可以将轴信息(索引，列)与ndarray一起洗牌，请使用sklearn.utils.shuffle()。否则，使用np.random.shuffle()

使用代码

import timeit
setup = '''
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn
nd = np.random.random((1000, 100))
df = pd.DataFrame(nd)
'''

timeit.timeit('nd = sklearn.utils.shuffle(nd)', setup=setup, number=1000)
timeit.timeit('np.random.shuffle(nd)', setup=setup, number=1000)
timeit.timeit('df = sklearn.utils.shuffle(df)', setup=setup, number=1000)
timeit.timeit('np.random.shuffle(df.values)', setup=setup, number=1000)

pythonbenchmarking

没有numpy/sklean:)，如果你想洗牌所有的值，但保持行和列的名称到位。

df_c = df.copy()
df_c.iloc[:,:] = df_c.sample(frac=1,random_state=123,ignore_index=True)