在保留索引的同时混洗Pandas DataFrame中的行

，可以使用sample()函数来实现。sample()函数可以从DataFrame中随机抽取指定数量的行或百分比，并返回一个新的DataFrame。

下面是一个完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用sample()函数来在保留索引的同时混洗DataFrame中的行。sample()函数可以从DataFrame中随机抽取指定数量的行或百分比，并返回一个新的DataFrame。

sample()函数的语法如下：

df.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)

参数说明：

• n：要抽取的行数。如果未指定，则默认为1。
• frac：要抽取的行的百分比。如果未指定n，则默认为0.05，即抽取5%的行。
• replace：是否允许重复抽取。默认为False，即不允许重复抽取。
• weights：每行的抽取权重。默认为None，即所有行的权重相等。
• random_state：随机数种子，用于复现随机结果。默认为None。
• axis：抽取的轴。默认为None，即抽取行。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 混洗DataFrame中的行
shuffled_df = df.sample(frac=1)

# 打印混洗后的DataFrame
print(shuffled_df)

输出结果：

   A   B   C
2  3   8  13
4  5  10  15
1  2   7  12
0  1   6  11
3  4   9  14

在这个例子中，我们创建了一个包含3列的DataFrame，并使用sample()函数将其行混洗。最终输出的结果是一个保留索引的混洗后的DataFrame。

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