方法一
使用sklearn的方法shuffle()
shuffle过程为:
from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df)
方法二
使用pandas的随机抽样方法df.sample()
shuffle过程为:
df = df.sample(frac=1.0)
此时不仅会将数据按行打乱,同时数据的行索引也会被打乱。若想要打乱后的数据索引重新从0开始排列,使用下列方法:
df = df.sample(frac=1.0).reset_index(drop=True)