您可以简单地使用sklearn来实现这一点

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

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

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)。

Shuffle pandas数据帧，在这种情况下，取一个样本数组索引，随机排序，然后将数组设置为数据帧的索引。现在根据索引对数据帧进行排序。这是你的洗牌数据帧

import random
df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4],"b":[5,6,7,8]})
index = [i for i in range(df.shape[0])]
random.shuffle(index)
df.set_index([index]).sort_index()

输出

    a   b
0   2   6
1   1   5
2   3   7
3   4   8

在上面的代码中插入你的数据帧在我的地方。