您可以通过使用洗牌索引进行索引来洗牌数据帧的行。为此，你可以使用np.random.permutation(但np.random.choice也是一种可能):

In [12]: df = pd.read_csv(StringIO(s), sep="\s+")

In [13]: df
Out[13]: 
    Col1  Col2  Col3  Type
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
20     7     8     9     2
21    10    11    12     2
45    13    14    15     3
46    16    17    18     3

In [14]: df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
Out[14]: 
    Col1  Col2  Col3  Type
46    16    17    18     3
45    13    14    15     3
20     7     8     9     2
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
21    10    11    12     2

如果你想保持索引从1、2、..， n和你的例子一样，你可以简单地重置索引:

我建议:

for x in df.columns:
    np.random.seed(42);
    np.random.shuffle(df[x].values)

在我使用任意长度的字符串列(使用dtype: object)进行的测试中，它比@haku的回答快了30倍，大概是因为它避免了创建可能昂贵的副本。

我的变体大约比公认的@Kris'es的答案快3倍，这似乎也没有避免复制(基于Linux顶部的RES列)。

您可以通过使用洗牌索引进行索引来洗牌数据帧的行。为此，你可以使用np.random.permutation(但np.random.choice也是一种可能):

In [12]: df = pd.read_csv(StringIO(s), sep="\s+")

In [13]: df
Out[13]: 
    Col1  Col2  Col3  Type
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
20     7     8     9     2
21    10    11    12     2
45    13    14    15     3
46    16    17    18     3

In [14]: df.iloc[np.random.permutation(len(df))]
Out[14]: 
    Col1  Col2  Col3  Type
46    16    17    18     3
45    13    14    15     3
20     7     8     9     2
0      1     2     3     1
1      4     5     6     1
21    10    11    12     2

如果你想保持索引从1、2、..， n和你的例子一样，你可以简单地重置索引:

这里有另一种方法:

df_shuffled = df.reindex(np.random.permutation(df.index))

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)

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