有没有一种方法可以从Pandas的DataFrame中选择随机行。

在R中，使用汽车包装，有一个有用的功能some(x, n)，它类似于head，但在此示例中，从x中随机选择10行。

我也看过切片文档，似乎没有什么等效的。

更新资料

现在使用版本20。有一个示例方法。

df.sample(n)

像这样吗

import random

def some(x, n):
    return x.ix[random.sample(x.index, n)]

注：由于熊猫v0.20.0的，ix 已被弃用，赞成loc基于标签索引。

随着pandas版本0.16.1及更高版本，现在DataFrame.sample 内置了一个方法：

import pandas

df = pandas.DataFrame(pandas.np.random.random(100))

# Randomly sample 70% of your dataframe
df_percent = df.sample(frac=0.7)

# Randomly sample 7 elements from your dataframe
df_elements = df.sample(n=7)

对于上述两种方法，您都可以通过执行以下操作获得其余的行：

df_rest = df.loc[~df.index.isin(df_percent.index)]

sample

从v0.20.0开始，您可以使用pd.DataFrame.sample，它可用于返回固定数量的行或行百分比的随机样本：

df = df.sample(n=k)     # k rows
df = df.sample(frac=k)  # int(len(df.index) * k) rows

为了重现性，您可以指定一个整数random_state，等效于使用np.ramdom.seed。因此，不用设置，例如np.random.seed = 0，您可以：

df = df.sample(n=k, random_state=0)

最好的方法是使用随机模块中的样本函数，

import numpy as np
import pandas as pd
from random import sample

# given data frame df

# create random index
rindex =  np.array(sample(xrange(len(df)), 10))

# get 10 random rows from df
dfr = df.ix[rindex]

实际上，这将为您提供重复的索引np.random.random_integers(0, len(df), N)，其中的索引N很大。

下面的行将从数据帧df的现有行总数中随机选择n个行，而不进行替换。

df=df.take(np.random.permutation(len(df))[:n])