Python 从命令行运行.py文件时，np.random.permutation上出现ValueError，但不是在juypter笔记本中

我正在运行以下代码

import pandas as pd
import numpy as np 
import tensorflow as tf

california_housing_dataframe = pd.read_csv("https://download.mlcc.google.com/mledu-datasets/california_housing_train.csv", sep=",")

california_housing_dataframe = california_housing_dataframe.reindex(np.random.permutation(california_housing_dataframe))
california_housing_dataframe["median_house_value"] /= 1000.0
print(california_housing_dataframe.describe())
print(california_housing_dataframe)

这会导致ValueError：

ValueError：包含多个元素的数组的真值不明确。使用a.any或a.all

然而，同样的代码在jupyter笔记本中运行，只需删除打印并直接调用数据帧

我可以看出这个问题是由np.random.permutation行引起的。如果我不打印数据帧，它打印得很好。 但是为什么在jupyter笔记本中运行这个程序没有问题呢？ 还有，如何解决这个问题，以便从命令行运行.py程序？

替换：

california_housing_dataframe=california_housing_dataframe.reindexnp.random.Permutation california_housing_dataframe 与：

california_housing_dataframe=california_housing_dataframe.reindexnp.random.Permutation california_housing_dataframe.index

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将索引设置为数据帧的置换索引，而不是似乎已修复它的整个置换数据帧

！谢谢但两者之间的区别是什么呢？因为pandas索引是一组唯一标识符，位于默认整数上，从0开始，通常是1xN维度，其中数据帧中有N行。因此，通过尝试将多维数组推到整个数据帧，您让它变得有点疯狂。理论上，你可以做多维索引，但它并不是那么简单，例如。此外，如果重复某些索引，使其不唯一，则会丢失dataframe的某些元素。