在Python中，可以使用Pandas库来操作DataFrame。要打乱DataFrame的顺序，可以使用sample方法来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打乱DataFrame的顺序
df_shuffled = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)

print(df_shuffled)

在上面的示例中，sample(frac=1)会按照随机顺序对DataFrame进行抽样，实现了打乱DataFrame的顺序。reset_index(drop=True)会重置索引，使得索引按照新的顺序重新排列。
初始df：

打乱顺序后的df：

可以根据自己的实际情况调整代码中的DataFrame和列名。
此外，pandas的sample还有一些其他参数和用法。DataFrame中的sample()方法用于从DataFrame中随机抽取指定数量或比例的行或列。下面是sample()方法的一些常用参数和详细介绍：

1. n：要抽取的行数或列数，可以是整数。默认为1。
2. frac：要抽取的行数或列数占原DataFrame的比例，取值范围为[0, 1]。n和frac参数只能同时指定一个，如果同时指定了两个，优先使用n参数。
3. replace：是否允许重复抽样，默认为False。如果设为True，则抽取的样本中可能包含重复的行或列。
4. weights：行或列的权重列表，用于指定每行或每列被抽取的概率。
5. axis：抽取的方向，0表示按行抽取，1表示按列抽取，默认为0。
6. random_state：随机数种子，用于控制随机抽样的结果可以重现。

例如，假设有一个DataFrame df，你可以使用以下代码来随机抽取其中的一行：

sample_row = df.sample(n=1)

或者按照一定比例抽取其中的30%行：

sample_rows = df.sample(frac=0.3)