pandas随机排列与随机抽样

随机排列

利用 numpy.random.permutation() 函数，能够返回一个序列的随机排列。将此随机排列做为 take() 函数的参数，经过应用 take() 函数就可实现按此随机排列来调整 Series 对象或 DataFrame 对象各行的顺序。
其示例代码 example1.py 以下：

import numpy as np
import pandas as pd
#建立DataFrame
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
print(df)
  0  1 2
0 0  1 2
1 3  4 5
2 6  7 8
3 9 10 11

#建立随机排列
order = np.random.permutation(4)
#经过随机排列调整DataFrame各行顺序
newDf = df.take(order)
print(newDf)
  0  1  2
2 6  7  8
3 9  10 11
0 0  1  2
1 3  4  5

随机抽样

随机抽样是指随机从数据中按照必定的行数或者比例抽取数据。随机抽样的函数以下：

numpy.random.randint(start,end,size)

函数中的参数说明以下：

• start：随机数的开始值；
• end：随机数的终止值；
• size：抽样个数。

经过 numpy.random.randint() 函数产生随机抽样的数据，经过应用 take() 函数就可实现随机抽取 Series 对象或 DataFrame 对象中的数据。其示例代码 example2.py 以下

import numpy as np
import pandas as pd
#建立DataFrame
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3))
print(df)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11

#随机抽样
order = np.random.randint(0,len(df),size=3)
#经过随机抽样抽取DataFrame中的行
newDf = df.take(order)
print(newDf)
0 1 2
0 0 1 2
1 3 4 5
1 3 4 5