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)

以下是其中一种方法:

dataframe = dataframe.sample(frac=1, random_state=42).reset_index(drop=True)

在哪里

Frac =1表示数据帧的所有行

Random_state =42表示每次执行时保持相同的顺序

reset_index(drop=True)表示随机化数据帧的重新初始化索引

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:

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)