Pandas DataFrame每14行分组打乱行时输出空对象如何解决？

• Pandas的DataFrame.append()方法不修改原对象，仅返回拼接后的新DataFrame，原代码未对返回值做赋值，导致初始的空df始终没有被更新。
• 循环内的i += 1属于冗余代码，for循环遍历range序列时会自动更新迭代变量i，手动修改不会影响循环迭代逻辑。
• 当前Pandas版本已正式弃用append()方法，更推荐使用pd.concat()完成数据拼接操作。

方案1：优化原有循环逻辑 #

使用列表暂存所有打乱后的分组，最后一次性拼接，性能更高且兼容非整数倍行数的场景：

import numpy as np
import pandas as pd

dataset = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/melangev2.xlsx')
df_parts = []
# 步长设为14，遍历所有分组的起始索引
for start_idx in range(0, len(dataset), 14):
    # 取出当前分组并随机打乱，加入临时列表
    df_parts.append(dataset.iloc[start_idx : start_idx + 14].sample(frac=1))
# 拼接所有分组，重置索引避免重复
df = pd.concat(df_parts, ignore_index=True)
print(df)

方案2：基于groupby的简洁实现 #

无需手动写循环，通过分组标签批量处理：

import numpy as np
import pandas as pd

dataset = pd.read_excel('/content/drive/MyDrive/melangev2.xlsx')
# 生成每14行相同的分组标签
group_tag = np.arange(len(dataset)) // 14
# 按标签分组后对每个分组打乱，重置索引
df = dataset.groupby(group_tag, group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(frac=1)).reset_index(drop=True)
print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ishigami