【Python】Pandasのデータフレームで特定の列のみシャッフルしたい

Question

特徴量の重要度算出のためにPermutation Importanceを実装するなかで、特定の列の中身だけをシャッフルさせたいです。

こだわらなければ書きようはあると思うのですが、効率的な書き方が無いかどうか質問させていただきました。

import pandas as pd

def shuffle(df, column=0, axis=1):
    df = df.copy()
    
    #必要な処理

    return df

df = pd.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10), 'C':range(10)})
df = shuffle(df,coumn=0,axis=1)

print(df)

# 下記は理想の出力 列Aはシャッフル
#   A  B  C
#0  5  0  0
#1  7  1  1
#2  2  2  2
#3  3  3  3
#4  9  4  4
#5  0  5  5
#6  6  6  6
#7  1  7  7
#8  8  8  8
#9  4  9  9

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10), 'C':range(10)})
np.random.shuffle(df.loc[:, 'A'].to_numpy())

print(df)
#    A  B  C
# 0  0  0  0
# 1  7  1  1
# 2  6  2  2
# 3  3  3  3
# 4  2  4  4
# 5  8  5  5
# 6  5  6  6
# 7  4  7  7
# 8  1  8  8
# 9  9  9  9

>>> %timeit df.iloc[:,0] = df.iloc[:,0].sample(frac=1).reset_index(drop=True)
412 µs ± 1.72 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

>>> %timeit np.random.shuffle(df.loc[:, 'A'].to_numpy())
40.3 µs ± 117 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

Comments

[takayoukey]

ご回答ありがとうございます。

お答え頂いたところ恐縮ですが、実利用上pandasのデータフレームとして処理がしたいため、numpyへ変換してしまうと実装ができませんでした。

Answer 2

解決しました。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':range(10), 'B':range(10), 'C':range(10)})
df.iloc[:,0] = df.iloc[:,0].sample(frac=1).reset_index(drop=True)

print(df)

#   A  B  C
#0  8  0  0
#1  3  1  1
#2  7  2  2
#3  9  3  3
#4  4  4  4
#5  5  5  5
#6  6  6  6
#7  2  7  7
#8  0  8  8
#9  1  9  9