我想对 Pandas 数据框中特定列的值的一小部分（例如 40%）进行洗牌。
你会怎么做？有没有一种简单的惯用方法可以做到这一点，也许使用np.random, 或sklearn.utils.shuffle？
我已经搜索并只找到了与改组整个列或改组 df 中的完整行相关的答案，但没有一个与仅改组一列的一小部分有关的答案。
显然，我实际上已经做到了，但我收到了警告，所以我认为即使在这个简单的例子中它似乎有效，这可能不是这样做的方法。
这是我所做的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'i':range(20),
'L':[chr(97+i) for i in range(20)]
})
df['L2'] = df['L']
df.T
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
L a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
L2 a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
现在，L2只是 column 的一个副本L。我保持L原样，我想 shuffle L2，所以我可以直观地比较两者。该i列只是一个虚拟列。它在那里表明我想保持我所有的列完好无损，除了L2我想洗牌的一小部分。
n_rows=len(df)
n_shuffle=int(n_rows*0.4)
n_rows, n_shuffle
(20, 8)
pick_rows=np.random.permutation(list(range(n_rows)))[0:n_shuffle]
pick_rows
array([ 3, 0, 11, 16, 14, 4, 8, 12])
shuffled_values=np.random.permutation(df['L2'][pick_rows])
shuffled_values
array(['l', 'e', 'd', 'q', 'o', 'i', 'm', 'a'], dtype=object)
df['L2'][pick_rows]=shuffled_values
我收到这个警告：
C:\Users\adumont\.conda\envs\fastai-cpu\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
"""Entry point for launching an IPython kernel.
df.T
我得到以下结果，这是我所期望的（L2 的 40% 的值现在被打乱了）：
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
L a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
L2 e b c l i f g h m j k d a n o p q r s t
您可以在此处查看笔记本（在 nbviewer 上的渲染效果比此处更好）：https ://nbviewer.jupyter.org/gist/adumont/bc2bac1b6cf7ba547e7ba6a19c01adb6
提前致谢。