如何为Pandas DataFrame的随机子集分配值？
提问于 2022-04-29 06:35:27
我正在尝试选择pd.DataFrame的随机子集，并将值设置为某一列。下面是一个玩具例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'species': ['platypus', 'monkey', 'possum'],
'name': ['mike', 'paul', 'doug'],
'group': ['control', 'control', 'control']
}) species name group
0 platypus mike control
1 monkey paul control
2 possum doug control我尝试了下面的方法，将两个人随机分配给实验组，但这行不通：
df.sample(2)['group'] = 'experimental'事实上，这也是行不通的：
df.iloc[[0, 1]]['group'] = 'experimental'
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-04-29 06:40:49
您可以使用df.sample(2).index获取随机抽样数据的df中的索引，然后将其传递到.loc，将这些索引的组列设置为“实验性”，如下所示：
df.loc[df.sample(2).index, 'group'] = 'experimental'输出：
species name group
0 platypus mike experimental
1 monkey paul experimental
2 possum doug controlStack Overflow用户
发布于 2022-04-29 06:53:01
下面是一些随机的索引，随机次数。
import pandas as pd
import random
def custom_randomizer(df, col):
total_randoms = random.choice(df.index) + 1
for _ in range(total_randoms):
df.loc[random.choice(df.index), col] = 'expiremental'
return df
df = pd.DataFrame({
'species': ['platypus', 'monkey', 'possum'],
'name': ['mike', 'paul', 'doug'],
'group': ['control', 'control', 'control']
})
df = custom_randomizer(df, 'group')
print(df)Stack Overflow用户
发布于 2022-04-29 07:24:03
df['group'].iloc[[0, 1]] = 'experimental'输出
species name group
0 platypus mike experimental
1 monkey paul experimental
2 possum doug control页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/72059569
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