[ Python 常見問題 ] shuffling/permutating a DataFrame in pandas

 Source From Here

Question
What's a simple and efficient way to shuffle a dataframe in pandas, by rows or by columns? I.e. how to write a function shuffle(df, n, axis=0) that takes a dataframe, a number of shuffles n, and an axis (axis=0 is rows, axis=1 is columns) and returns a copy of the dataframe that has been shuffled n times.

HowTo

view plaincopy to clipboardprint?

1. >>> import pandas as pd  
2. >>> df = pd.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10)})  
3. >>> df  
4.    A  B  
5. 0  0  0  
6. 1  1  1  
7. 2  2  2  
8. 3  3  3  
9. 4  4  4  
10. 5  5  5  
11. 6  6  6  
12. 7  7  7  
13. 8  8  8  
14. 9  9  9  
15. >>> df.apply(lambda r: print(r), axis=0)  
16. 0    0  
17. 1    1  
18. 2    2  
19. 3    3  
20. 4    4  
21. 5    5  
22. 6    6  
23. 7    7  
24. 8    8  
25. 9    9  
26. Name: A, dtype: int64  
27. 0    0  
28. 1    1  
29. 2    2  
30. 3    3  
31. 4    4  
32. 5    5  
33. 6    6  
34. 7    7  
35. 8    8  
36. 9    9  
37.   
38. >>> import numpy as np  
39. >>> def shuffle(df, n=1, axis=0):  
40. ...     df = df.copy()  
41. ...     for _ in range(n):  
42. ...         df.apply(np.random.shuffle, axis=axis)  
43. ...     return df  
44. ...  
45. >>> shuffle(df)  
46.    A  B  
47. 0  3  8  
48. 1  0  3  
49. 2  7  0  
50. 3  2  7  
51. 4  9  9  
52. 5  8  1  
53. 6  6  4  
54. 7  1  5  
55. 8  5  6  
56. 9  4  2  
57. >>> df  
58.    A  B  
59. 0  0  0  
60. 1  1  1  
61. 2  2  2  
62. 3  3  3  
63. 4  4  4  
64. 5  5  5  
65. 6  6  6  
66. 7  7  7  
67. 8  8  8  
68. 9  9  9