pandas dataframe 如何打乱数据
背景
主要是我们在进行机器学习训练过程中，我们经常拿到的数据是有序，但是为了取得的数据能够覆盖每一个分布，需要对数据进行重新洗牌。
三种方法
1.df.sample()
df.sample(frac=0.5)
frac表示数据集中挑选出数据的比例
如上述代码，df是你的数据集，frac=0.5，表示随机挑选50%的数据。
2.应用sklearn中shuffle方法
from sklearn.utils import shuffle
df = shuffle(df,n_samples=1)
df表示原来的数据集
n_sample：打乱挑选的数据个数
3.通过index进行选择
dataframe索引默认是int，可以通过生成某一范围内的随机数按照index值进行索引
shuffle_index = np.random.permutation(len(df))
df.iloc[shuffle_index]
