在Python中,可以使用iterrows()
函数来遍历pandas数据帧的每一行,并使用random
模块生成随机数。以下是一个完整的解决方案:
import pandas as pd
import random
# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)
# 遍历数据帧的每一行
for index, row in df.iterrows():
# 遍历行中的每个元素
for column, value in row.iteritems():
# 生成随机数并更新当前元素
df.at[index, column] = random.randint(0, 100)
# 打印更新后的数据帧
print(df)
这段代码首先创建了一个示例的数据帧,其中包含了姓名、年龄和薪资三列。然后,使用iterrows()
函数遍历数据帧的每一行。在每一行的内部循环中,使用iteritems()
函数遍历当前行的每个元素。通过df.at[index, column]
可以访问并更新当前元素。在本例中,我们使用random.randint(0, 100)
生成一个0到100之间的随机数来更新每个元素。最后,打印更新后的数据帧。
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