如何在python中混洗具有重复值的选定列，而不分配与原始dataframe相同的值

在Python中，可以使用pandas库来混洗具有重复值的选定列，而不分配与原始DataFrame相同的值。下面是一个完善且全面的答案：

在Python中，可以使用pandas库来处理数据和进行数据分析。要在Python中混洗具有重复值的选定列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个包含重复值的DataFrame：

data = {'col1': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含两列的DataFrame，其中'col1'列包含重复值。

1. 使用pandas的sample函数来混洗选定列：

shuffled_col1 = df['col1'].sample(frac=1).reset_index(drop=True)

这将混洗'col1'列，并将结果存储在shuffled_col1变量中。frac=1表示对整个列进行混洗，reset_index(drop=True)用于重置索引。

1. 将混洗后的列替换原始DataFrame中的对应列：

df['col1'] = shuffled_col1

这将用混洗后的列替换原始DataFrame中的'col1'列。

完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'col1': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'col2': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

shuffled_col1 = df['col1'].sample(frac=1).reset_index(drop=True)
df['col1'] = shuffled_col1

print(df)

这将输出混洗后的DataFrame，其中'col1'列的值已被混洗。

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