Техники перемешивания данных в Python: sample() или shuffle() для ML

Для кого эта статья:

• разработчики и аналитики данных
• студенты и обучающиеся в области машинного обучения и аналитики

• профессионалы, работающие с данными в Python и стремящиеся улучшить свои навыки

  При работе с данными в Python случайное перемешивание строк в DataFrame — не просто полезный приём, а критически важный навык для получения корректных результатов в анализе данных и машинном обучении. Неперемешанные данные могут содержать скрытые паттерны и систематические смещения, способные исказить всю вашу работу. Разбираем два основных метода перемешивания — sample() из pandas и shuffle() из numpy.random — и выясняем, почему правильная перетасовка данных может быть решающим фактором между успехом и провалом вашего проекта. 🔀📊

Хотите стать мастером обработки данных в Python? Курс Python-разработки от Skypro раскрывает не только базовые принципы работы с pandas и DataFrame, но и продвинутые техники подготовки данных, включая эффективные методы перемешивания данных для аналитических задач. Через 6 месяцев обучения вы будете профессионально манипулировать данными с помощью кода, который будет понятен и другим разработчикам. Сотни выпускников уже внедрили полученные знания в реальные проекты!

Почему важно перемешивание строк в DataFrame pandas

Корректное перемешивание строк в DataFrame — фундаментальный шаг в подготовке данных, значимость которого сложно переоценить. Представьте ситуацию: вы анализируете продажи за год, и данные отсортированы по дате. Если разделить такой набор на обучающую и тестовую выборки без предварительного перемешивания, обучающая выборка будет содержать только ранние данные, а тестовая — только поздние. Это гарантированно приведёт к искажению результатов.

Вот ключевые причины, почему перемешивание данных должно стать обязательной частью вашего аналитического процесса:

• Устранение систематических смещений — упорядоченные данные часто содержат временные тренды или сезонные паттерны
• Повышение стабильности алгоритмов машинного обучения — многие алгоритмы чувствительны к порядку подачи данных
• Улучшение качества кросс-валидации — случайное распределение обеспечивает репрезентативность всех фолдов
• Предотвращение переобучения — модели с большей вероятностью будут обучаться реальным закономерностям, а не особенностям порядка данных

Иван Соколов, Lead Data Scientist

Два года назад наша команда столкнулась с необъяснимым провалом предсказательной модели, которая прекрасно работала на тестовой выборке, но давала абсурдные результаты в продакшене. Расследование показало, что данные для обучения были отсортированы по дате, и последовательные 20% использовались для тестирования. Фактически модель никогда не видела современных данных! После внедрения правильного перемешивания с помощью df = df.sample(frac=1, random_state=42) точность прогнозов выросла с 68% до 91%. Теперь этот шаг — обязательный чеклист в наших пайплайнах подготовки данных, а каждый новый аналитик обязан объяснить, какой метод перемешивания он использует и почему.

Отсутствие перемешивания может быть особенно разрушительным в задачах временных рядов или структурированных данных. Представим следующую таблицу, демонстрирующую влияние перемешивания на качество модели классификации:

Перемешивание строк в DataFrame — не просто техническая деталь, а критический аспект, определяющий надёжность и достоверность ваших аналитических выводов. 🎯

Метод pandas sample(): случайная выборка с настройками

Метод sample() — элегантный и гибкий инструмент в арсенале pandas для перемешивания строк DataFrame. Его главное преимущество — возможность получить случайную подвыборку определённого размера или перемешать весь набор данных одной простой командой. В отличие от более сложных решений, sample() сохраняет структуру DataFrame и не требует дополнительных манипуляций с индексами.

Рассмотрим основной синтаксис метода sample() и его ключевые параметры:

# Создаём тестовый DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np

# Создаём простой DataFrame для демонстрации
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 11),
'B': np.random.rand(10),
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
})

# Перемешиваем все строки
shuffled_df = df.sample(frac=1)

# Берем случайную выборку из 5 строк
sample_df = df.sample(n=5)

print("Оригинальный DataFrame:")
print(df)

print("\nПолностью перемешанный DataFrame:")
print(shuffled_df)

print("\nСлучайная выборка из 5 строк:")
print(sample_df)

Ключевые параметры метода sample(), которые стоит знать:

• n — количество элементов, которые нужно выбрать
• frac — доля элементов для выборки (от 0 до 1); использование frac=1 означает перемешивание всего DataFrame
• replace — если True, выборка производится с возвращением (одна и та же строка может быть выбрана несколько раз)
• weights — позволяет задать вероятности выбора для каждой строки
• random_state — начальное значение для генератора случайных чисел, обеспечивает воспроизводимость результатов
• axis — ось, по которой производится выборка (0 для строк, 1 для столбцов)

Особое внимание стоит уделить параметру random_state. Установка конкретного значения гарантирует, что при каждом запуске кода вы будете получать одинаковый результат перемешивания, что критически важно для воспроизводимости экспериментов:

# Перемешивание с фиксированным random_state
df_shuffled_fixed = df.sample(frac=1, random_state=42)

# Этот код всегда даст одинаковый результат при запуске

Для более сложных сценариев sample() предлагает дополнительные возможности. Например, можно выполнить стратифицированную выборку, сохраняющую распределение определенного признака:

# Предположим, у нас есть DataFrame с признаком 'category'
# И нам нужно сохранить распределение категорий в выборке

# Получаем распределение категорий
category_counts = df['C'].value_counts(normalize=True)

# Используем веса, обратно пропорциональные частоте категорий
weights = 1 / df['C'].map(df['C'].value_counts())

# Делаем стратифицированную выборку
stratified_sample = df.sample(n=5, weights=weights, random_state=42)

Метод sample() демонстрирует исключительную производительность даже на больших наборах данных. Вот сравнение времени выполнения для разных размеров DataFrame:

Метод sample() в pandas — пример элегантного API, который решает сложную задачу перемешивания данных с минимальными усилиями со стороны программиста, сохраняя при этом информацию об индексах и структуру данных. 🔄

Метод shuffle из NumPy: перетасовка строк DataFrame

В отличие от встроенного метода sample() в pandas, функция shuffle() из библиотеки numpy.random представляет собой более низкоуровневый подход к перемешиванию данных. Этот метод работает с массивами NumPy напрямую, изменяя порядок элементов "на месте" (in-place). Для применения к DataFrame требуется дополнительная конвертация, что делает его менее очевидным выбором на первый взгляд, но в некоторых случаях более эффективным.

Вот базовый пример использования shuffle() для перемешивания строк DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.random import shuffle

# Создаём тестовый DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': range(1, 11),
'B': np.random.rand(10),
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']
})

# Вариант 1: Перемешивание с помощью создания массива индексов
indices = np.arange(len(df))
shuffle(indices)
df_shuffled = df.iloc[indices].reset_index(drop=True)

print("Оригинальный DataFrame:")
print(df)

print("\nПеремешанный DataFrame (метод shuffle):")
print(df_shuffled)

Обратите внимание на несколько ключевых особенностей метода shuffle():

• In-place модификация — shuffle изменяет передаваемый массив напрямую, не возвращая новый объект
• Работа только с одномерными массивами — нельзя напрямую передать DataFrame
• Необходимость reset_index — после перемешивания индексов обычно требуется сбросить индексацию
• Контроль случайности — используя np.random.seed() можно обеспечить воспроизводимость

Существует несколько подходов к использованию shuffle() для перемешивания DataFrame:

# Вариант 2: Создание промежуточной копии
df_copy = df.copy()
shuffle_array = np.arange(len(df_copy))
np.random.shuffle(shuffle_array)
df_shuffled_2 = df_copy.iloc[shuffle_array]

# Вариант 3: Для очень больших DataFrame – более эффективное решение
def shuffle_dataframe(df, random_state=None):
if random_state is not None:
np.random.seed(random_state)

indices = np.arange(len(df))
np.random.shuffle(indices)

return df.iloc[indices].reset_index(drop=True)

# Использование с заданным seed для воспроизводимости
df_shuffled_3 = shuffle_dataframe(df, random_state=42)

Алексей Петров, Senior Data Engineer

При оптимизации пайплайнов обработки данных для крупного телеком-оператора мы столкнулись с необходимостью перемешивать огромные наборы данных — более 50 миллионов строк. Стандартный метод sample() в pandas приводил к существенному увеличению потребления памяти, создавая дублирующие структуры данных. Переход на numpy.random.shuffle с предварительно созданным массивом индексов позволил снизить пиковое потребление памяти на 43%. Для методов, работающих с DataFrame больше 20GB, мы разработали гибридный подход: данные разбивались на чанки, каждый чанк обрабатывался с помощью shuffle, а затем происходило случайное объединение чанков. Это сократило время обработки с 17 минут до 4,5 минут при тех же ресурсах. Иногда низкоуровневые методы NumPy дают значительное преимущество в производительности при правильной интеграции.

При работе с shuffle() важно понимать некоторые потенциальные ловушки:

• Метод не имеет встроенного параметра random_state (в отличие от sample()), поэтому требуется явная установка seed
• После перемешивания и использования iloc[] исходный порядок индексов теряется, если не сохранить его отдельно
• При работе с очень большими DataFrame, неэффективное использование shuffle может привести к копированию данных в памяти

Интересный способ оптимизации использования shuffle() — реализация частичного перемешивания для экстремально больших наборов данных:

# Частичное перемешивание для очень больших DataFrame
def partial_shuffle(df, chunk_size=10000, random_state=None):
if random_state is not None:
np.random.seed(random_state)

# Разбиваем DataFrame на чанки
chunks = [df.iloc[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(df), chunk_size)]

# Перемешиваем порядок чанков
np.random.shuffle(chunks)

# Объединяем чанки обратно
return pd.concat(chunks).reset_index(drop=True)

# Использование для большого DataFrame
large_df_shuffled = partial_shuffle(large_df, chunk_size=50000, random_state=42)

Метод shuffle из NumPy представляет более низкоуровневый и потенциально более эффективный подход к перемешиванию больших наборов данных, особенно когда критична производительность и потребление памяти. 🧮

Разница между sample() и shuffle(): что выбрать

Выбор между методами sample() и shuffle() может существенно повлиять на эффективность вашего кода и точность результатов. Каждый из этих методов имеет свои сильные стороны и ограничения, которые необходимо учитывать при разработке пайплайнов обработки данных.

Рассмотрим ключевые различия между методами, которые помогут определиться с выбором:

Ситуации, когда предпочтительнее использовать sample():

• Когда нужна частичная выборка данных — например, для создания подмножества определенного размера
• При необходимости взвешенной выборки — когда вероятности выбора строк должны быть разными
• Когда важно сохранить оригинальные индексы — для последующего сопоставления с исходными данными
• В задачах прототипирования и исследования данных — благодаря простоте использования
• При работе с относительно небольшими DataFrame — до нескольких миллионов строк

Ситуации, когда shuffle() может быть лучшим выбором:

• При работе с очень большими объёмами данных — когда критично потребление памяти
• В высокопроизводительных пайплайнах — где каждая миллисекунда на счету
• При необходимости интеграции с другими низкоуровневыми функциями NumPy
• Когда требуется тонкий контроль над процессом перемешивания — например, для реализации специфических алгоритмов

Для иллюстрации различий в производительности, проведём простое сравнение времени выполнения обоих методов:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Создаём большой DataFrame для тестирования
large_df = pd.DataFrame({
'A': np.random.randint(0, 100, 1000000),
'B': np.random.rand(1000000),
'C': np.random.choice(['X', 'Y', 'Z'], 1000000)
})

# Тестируем pandas.sample()
start_time = time.time()
shuffled_sample = large_df.sample(frac=1, random_state=42)
sample_time = time.time() – start_time
print(f"Время выполнения sample(): {sample_time:.4f} секунд")

# Тестируем numpy.random.shuffle()
start_time = time.time()
indices = np.arange(len(large_df))
np.random.seed(42)
np.random.shuffle(indices)
shuffled_shuffle = large_df.iloc[indices].reset_index(drop=True)
shuffle_time = time.time() – start_time
print(f"Время выполнения shuffle(): {shuffle_time:.4f} секунд")

print(f"Разница в производительности: {sample_time/shuffle_time:.2f}x")

Оптимальный подход часто заключается в комбинировании методов в зависимости от конкретных требований задачи. Например, можно использовать sample() для исследовательского анализа и прототипирования, а затем переключиться на оптимизированную реализацию с shuffle() для производственных пайплайнов с большими объемами данных.

В конечном счёте, выбор между sample() и shuffle() должен основываться на балансе между простотой использования, потреблением памяти, производительностью и специфическими требованиями вашей задачи обработки данных. 🔍

Практические приёмы перемешивания данных для ML-задач

Эффективное перемешивание данных выходит за рамки просто вызова sample() или shuffle() — для реальных ML-задач требуются более сложные подходы, учитывающие специфику данных и требования моделей. Рассмотрим продвинутые техники, которые помогут вам получить максимум от процесса перемешивания в машинном обучении. 🤖

Стратифицированное перемешивание для несбалансированных классов:

from sklearn.model_selection import train_test_split

# Предположим, у нас есть DataFrame с признаками X и целевой переменной y
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# Стратифицированное разделение с предварительным перемешиванием
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y, shuffle=True
)

# Теперь распределение классов в train и test будет пропорциональным

Перемешивание с учетом временной структуры (для временных рядов):

# TimeSeriesSplit из scikit-learn сохраняет временную структуру
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit

# Создаём 5 фолдов для временного ряда
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)

# Итерируемся по фолдам
for train_index, test_index in tscv.split(df):
train_data = df.iloc[train_index]
test_data = df.iloc[test_index]

# Дополнительное перемешивание внутри train_data, если это допустимо
train_data = train_data.sample(frac=1, random_state=42)

# Обучение модели...

Эффективное перемешивание очень больших датасетов с использованием чанков:

def efficient_shuffle_large_dataset(filename, chunk_size=100000, random_state=42):
"""
Эффективное перемешивание большого CSV файла по чанкам.
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import os

np.random.seed(random_state)

# Читаем и перемешиваем отдельные чанки
chunks = []
for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunk_size):
chunks.append(chunk.sample(frac=1))

# Перемешиваем порядок чанков
np.random.shuffle(chunks)

# Сливаем все чанки в один DataFrame
shuffled_df = pd.concat(chunks).reset_index(drop=True)

# Ещё раз перемешиваем на уровне строк
return shuffled_df.sample(frac=1, random_state=random_state)

Перемешивание с сохранением групповой структуры (например, при наличии повторных измерений):

def shuffle_preserving_groups(df, group_col, random_state=42):
"""
Перемешивание с сохранением целостности групп.
Например, если есть несколько строк для одного пользователя,
они должны оставаться вместе.
"""
# Получаем уникальные группы
groups = df[group_col].unique()

# Перемешиваем группы
np.random.seed(random_state)
np.random.shuffle(groups)

# Создаём новый DataFrame с сохранением порядка внутри групп
shuffled_df = pd.DataFrame()
for group in groups:
group_data = df[df[group_col] == group]
shuffled_df = pd.concat([shuffled_df, group_data])

return shuffled_df.reset_index(drop=True)

Использование блочного перемешивания для временных рядов:

def block_shuffle_timeseries(df, block_size=14, random_state=42):
"""
Перемешивание временного ряда блоками определённой длины.
Полезно, когда нужно сохранить локальную структуру временного ряда.
"""
np.random.seed(random_state)

# Создаём блоки
n_samples = len(df)
n_blocks = n_samples // block_size
blocks = [df.iloc[i*block_size:(i+1)*block_size] for i in range(n_blocks)]

# Если остались лишние строки, добавляем их как последний блок
if n_samples % block_size != 0:
blocks.append(df.iloc[n_blocks*block_size:])

# Перемешиваем блоки
np.random.shuffle(blocks)

# Объединяем блоки в новый DataFrame
return pd.concat(blocks).reset_index(drop=True)

Для кросс-валидации часто используется специальный подход, гарантирующий, что все данные будут использоваться как для обучения, так и для тестирования:

from sklearn.model_selection import KFold

# Создаём объект K-Fold cross-validation с перемешиванием
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# Итерируемся по фолдам
for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf.split(X)):
X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]
y_train, y_test = y.iloc[train_idx], y.iloc[test_idx]

# Обучаем модель на текущем фолде
model = train_model(X_train, y_train)

# Оцениваем на тестовой части
score = evaluate_model(model, X_test, y_test)
print(f"Fold {fold+1} score: {score:.4f}")

Вот сводная таблица рекомендуемых подходов к перемешиванию в зависимости от типа задачи машинного обучения:

При разработке пайплайнов машинного обучения следует помнить о нескольких ключевых принципах перемешивания данных:

• Всегда устанавливайте random_state для воспроизводимости результатов
• Перемешивайте данные до разделения на обучающую и тестовую выборки
• Учитывайте специфику данных (временную структуру, группировку, иерархию)
• Проверяйте репрезентативность выборок после перемешивания (распределение признаков должно быть схожим)
• Для критичных проектов тестируйте несколько подходов к перемешиванию и сравнивайте результаты

Продвинутые техники перемешивания данных могут значительно повысить качество моделей машинного обучения, помогая избежать переобучения и обеспечивая более точную оценку производительности моделей на реальных данных. 📈

Правильное перемешивание данных — далеко не тривиальная задача, требующая понимания как структуры ваших данных, так и особенностей алгоритмов машинного обучения. Выбор между методами sample() и shuffle() — это лишь первый шаг. Гораздо важнее адаптировать подход к перемешиванию под конкретную задачу, учитывая временную структуру, иерархию и распределение классов. Помните, что даже идеально обученная модель даст неадекватные результаты, если при подготовке данных были допущены ошибки в перемешивании. Относитесь к этому этапу с таким же вниманием, как и к выбору архитектуры модели — и ваши предсказания станут значительно точнее.