Python 如何在保持特定列顺序的同时洗牌数据帧

我有一个熊猫数据帧，我想洗牌，但保持1列的顺序

因此，假设我有以下df：

| i | val | val2| ID |    
| 0 | 2   | 2 |a  |  
| 1 | 3   | 3 |b  |  
| 2 | 4   | 4 |a  |  
| 3 | 6   | 5 |b  |  
| 4 | 5   | 6 |b  |  

我想洗牌行，但保持第一个df的ID列的顺序。我想要的结果是这样的：

| i | val | val2| ID |  
| 2 | 4   | 4 |a  |    
| 4 | 5   | 6 |b  |  
| 0 | 2   | 2 |a  |  
| 3 | 6   | 5 |b  |  
| 1 | 3   | 3 |b  |  

如何做到这一点？

这里有一个解决方案：

df = pd.DataFrame({"val": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], "ID": ["a", "b", "a", "b", "a", "a", "b"]})
df["val"] = df.groupby("ID").transform(lambda x: x.sample(frac=1))
print(df)

输出为：

   val ID
0    5  a
1    7  b
2    1  a
3    2  b
4    3  a
5    6  a
6    4  b

---

如果您有一个包含多个列的数据帧，并且希望在保持其中一列顺序的同时进行无序移动，则解决方案非常类似：

df = pd.DataFrame({"val": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 
                   "val2": range(10, 17), 
                   "ID": ["a", "b", "a", "b", "a", "a", "b"], 
                  })

df[["val", "val2"]] = df.groupby("ID").transform(lambda x: x.sample(frac=1))
print(df)

==>

   val  val2 ID
0    3    12  a
1    7    16  b
2    5    14  a
3    2    11  b
4    6    15  a
5    1    10  a
6    4    13  b

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欢迎来到SO。请在问题中加入示例-输入和预期输出-作为文本。我尝试了，但似乎不起作用。我会再次尝试编辑它。请回答一些内置函数，它们可以为您做到这一点。你好，弗兰克，您提到的帖子中似乎没有保留ID列的顺序。还是我理解错了？@Franke所指的问题与这个不同。天哪，谢谢！后续问题：如果我有多个其他专栏，我会怎么做？例如，一个val2？只需按多个列分组。这个解决方案应该有效。顺便说一句，你能接受我对后代的回答吗？不，我的意思是，我仍然只想根据ID列订购。但是我有一个DF，它的列数超过1。我该怎么做？我将用一个例子来编辑我的原始问题