Pandas DataFrameの行をランダムにシャッフルすることは、データサイエンスにおいて頻繁に行われる操作であり、トレーニングデータとテストデータの作成、ランダムサンプリング、あるいは分析のためのデータのランダム化など、重要なタスクに不可欠です。この記事では、この操作を達成するための3つの効率的な方法を説明し、それぞれの長所と短所を明らかにします。
目次
Pandas sample()メソッド
Pandasのsample()メソッドは、DataFrameの行をシャッフルするためのユーザーフレンドリーなアプローチを提供します。fracパラメータを1に設定することで、元のDataFrameの完全にランダムな順序が得られます。
import pandas as pd
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# sample()を使ったシャッフル
shuffled_df = df.sample(frac=1, random_state=42) # 再現性のためにrandom_stateを設定
print("元のDataFrame:n", df)
print("nシャッフル後のDataFrame:n", shuffled_df)
random_state引数は、再現性のために非常に重要です。整数値を指定することで、複数回の実行で一貫したシャッフルが保証されます。省略すると、毎回異なるシャッフル結果になります。
NumPy permutation()関数
NumPyのpermutation()関数は、インデックスのランダムな順列を生成します。このアプローチは、特に大規模なDataFrameの場合、NumPy配列はより効率的であるため、sample()よりも高速です。
import pandas as pd
import numpy as np
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# numpy.random.permutation()を使ったシャッフル
shuffled_indices = np.random.permutation(len(df))
shuffled_df = df.iloc[shuffled_indices]
print("元のDataFrame:n", df)
print("nシャッフル後のDataFrame:n", shuffled_df)
再現可能な結果を得るには、np.random.permutation()を呼び出す前にnp.random.seed(42)を使用してください。
Scikit-learn shuffle()関数
Scikit-learnのshuffle()関数は、関連する配列（例：教師あり学習の設定におけるラベル）とともにDataFrameをシャッフルする場合に特に役立ちます。これにより、シャッフル後もDataFrameと配列が同期された状態が維持されます。
import pandas as pd
from sklearn.utils import shuffle
# サンプルDataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# DataFrameと別の配列のシャッフル（必要に応じて）
shuffled_df, _ = shuffle(df, random_state=42) # アンダーバーは2番目の戻り値を無視
print("元のDataFrame:n", df)
print("nシャッフル後のDataFrame:n", shuffled_df)
以前の方法と同様に、random_stateは再現性を制御します。アンダーバー_は、2番目の戻り値（提供された場合、シャッフルされた配列になります）を破棄します。
結論：各メソッドはDataFrameの行を効果的にシャッフルします。Pandasのsample()は最も直感的ですが、NumPyのpermutation()は大規模なデータセットでは多くの場合、優れたパフォーマンスを提供します。Scikit-learnのshuffle()は、DataFrameと対応する配列を同時にシャッフルする場合に最適です。ニーズに最適なメソッドを選択し、再現可能な結果を得るために常にrandom_stateを使用してください。