Ответ 1

Что-то вроде этого?

import random

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

Примечание: Начиная с Pandas v0.20.0, ix устарел в пользу loc для индексации на основе меток.

Ответ 2

С пандами версии 0.16.1 и выше теперь есть DataFrame.sample метод DataFrame.sample:

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)

Для любого из указанных выше подходов вы можете получить остальные строки, выполнив:

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

Ответ 3

Лучший способ сделать это - с помощью выборочной функции из случайного модуля,

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]

Ответ 4

sample

Начиная с v0.20.0 вы можете использовать pd.DataFrame.sample, который можно использовать для возврата случайной выборки строк с фиксированным числом или процентного соотношения строк:

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

Для воспроизводимости вы можете указать целое число random_state, эквивалентное использованию np.ramdom.seed. Таким образом, вместо установки, например, np.random.seed = 0, вы можете:

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

Ответ 5

На самом деле это даст вам повторяющиеся индексы np.random.random_integers(0, len(df), N), где N - большое число.

Ответ 6

Ниже строки будет случайным образом выбирать n количество строк из всех существующих номеров строк из фрейма данных df без замены.

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