DataFrame组内行打乱：如何保留相对组顺序？

2024-03-23 13:22:33

DataFrame 中组内行打乱：保留相对组顺序

在数据分析中，经常需要对数据进行行打乱操作，以避免偏差和确保数据的一致性。然而，在某些情况下，我们可能需要打乱重复值，同时保留其相对组顺序。本文将探讨如何在 Pandas DataFrame 中实现这一操作。

步骤 1：分组和打乱

首先，需要对 DataFrame 中的重复值进行分组。可以使用 Pandas 的 groupby() 函数。然后，在每个组内使用 sample() 函数对行进行打乱。

步骤 2：保持组顺序

默认情况下，sample() 函数会破坏组顺序。为了保持相对组顺序，需要使用 sort_index() 函数对 DataFrame 进行排序。

假设我们有以下 DataFrame：

data = {'Org': ['Tom', 'Kelly', 'Rick', 'Dave','Sara','Liz'],
        'sum': [3, 4, 4, 4, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

要打乱组内行并保留组顺序，我们可以使用以下代码：

df_shuffled = df.groupby('Org').sample(frac=1).sort_index()

打乱后的 DataFrame 如下所示：

      Org  sum
0    Tom    3
1   Rick    4
2   Dave    4
3  Kelly    4
4    Liz    5
5   Sara    5

为什么需要保留组顺序？

保留组顺序对于保持数据一致性和可比性非常重要。它确保了特定组内的行不会被重新排序，从而使分析和可视化更加准确和可解释。
是否可以只打乱某些列？

是的，可以使用 DataFrame.sample(frac=1, axis=1) 仅打乱某些列。
如何使用 NumPy 打乱行？

可以将 NumPy 的 shuffle() 函数与 Pandas 的 DataFrame.apply() 函数结合使用来打乱行。
如何处理具有多个重复值的组？

可以使用 DataFrame.sample(frac=1, replace=True) 来允许在同一组内重复打乱行。
打乱行会影响数据分析的哪些方面？

打乱行可以帮助减少数据中的偏差并提高分析和可视化的准确性。它还可以使数据集更加适用于机器学习和统计建模。