Desordenar aleatoriamente las filas en un DataFrame de Pandas es una operación frecuente en ciencia de datos, crucial para tareas como la creación de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba, el muestreo aleatorio o simplemente la aleatorización de datos para el análisis. Este artículo explora tres métodos eficientes para lograr esto, destacando sus fortalezas y debilidades.
Tabla de contenido
Método sample() de Pandas
El método sample() de Pandas ofrece un enfoque fácil de usar para desordenar las filas de un DataFrame. Al establecer el parámetro frac en 1, se obtiene un orden completamente aleatorio del DataFrame original.
import pandas as pd
# DataFrame de ejemplo
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# Desordenar usando sample()
shuffled_df = df.sample(frac=1, random_state=42) # random_state para reproducibilidad
print("DataFrame original:n", df)
print("nDataFrame desordenado:n", shuffled_df)
El argumento random_state es vital para la reproducibilidad. Especificar un entero asegura un desorden consistente en múltiples ejecuciones. Omitirlo resultará en diferentes desordenes cada vez.
Función permutation() de NumPy
La función permutation() de NumPy genera una permutación aleatoria de índices. Este enfoque suele ser más rápido que sample(), especialmente para DataFrames grandes, ya que opera directamente en matrices NumPy que son más eficientes.
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrame de ejemplo
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# Desordenar usando numpy.random.permutation()
shuffled_indices = np.random.permutation(len(df))
shuffled_df = df.iloc[shuffled_indices]
print("DataFrame original:n", df)
print("nDataFrame desordenado:n", shuffled_df)
Para resultados reproducibles, use np.random.seed(42) antes de llamar a np.random.permutation().
Función shuffle() de Scikit-learn
La función shuffle() de Scikit-learn es particularmente beneficiosa al desordenar un DataFrame junto con una matriz relacionada (por ejemplo, etiquetas en un entorno de aprendizaje supervisado). Asegura que el DataFrame y la matriz permanezcan sincronizados después del desorden.
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
# DataFrame de ejemplo
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# Desordenar DataFrame y una matriz separada (si es necesario)
shuffled_df, _ = shuffle(df, random_state=42) # guion bajo ignora el segundo valor devuelto
print("DataFrame original:n", df)
print("nDataFrame desordenado:n", shuffled_df)
Al igual que los métodos anteriores, random_state controla la reproducibilidad. El guion bajo _ descarta el segundo valor devuelto (que sería una matriz desordenada si se hubiera proporcionado una).
Conclusión: Cada método desordena eficazmente las filas del DataFrame. sample() de Pandas es el más intuitivo, mientras que permutation() de NumPy a menudo ofrece un rendimiento superior para conjuntos de datos más grandes. shuffle() de Scikit-learn es ideal para el desorden simultáneo de un DataFrame y una matriz correspondiente. Seleccione el método más adecuado a sus necesidades y utilice siempre random_state para obtener resultados reproducibles.