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为一列中的多行生成不同的随机数

2024-05-04

我得到了一列带有整数值（n 行）的列。我想生成满足特定条件的值的正态分布范围内的随机数。我尝试使用下面的代码，但它们太慢了。

df_members['bd'] = df_members.bd.apply(lambda x: np.random.normal(bd_mean, bd_sd) if float(x)==-99999 else x )

我尝试使用下面的代码，但它只会为所有行分配一个随机值。

bd_mean = 29.2223808862
bd_std = 10.4168850957
df_members[df_members['bd'] == -99999] = np.random.normal(bd_mean, bd_sd)

示例数据：

                                           msno  city     bd  gender  registered_via
0  URiXrfYPzHAlk+7+n7BOMl9G+T7g8JmrSnT/BU8GmEo=     1 -99999     NaN               9
1  U1q0qCqK/lDMTD2kN8G9OXMtfuvLCey20OAIPOvXXGQ=     1     26     NaN               4
2  W6M2H2kAoN9ahfDYKo3J6tmsJRAeuFc9wl1cau5VL1Q=     1 -99999     NaN               4
3  1qE5+cN7CUyC+KFH6gBZzMWmM1QpIVW6A43BEm98I/w=     5     17  female               4
4  SeAnaZPI+tFdAt+r3lZt/B8PgTp7bcG/1os39u4pLxs=     1 -99999     NaN               4

EDIT

我猜生成 3425689（行）随机数将需要很长时间。我现在会坚持第一种方式。


你错过了“大小”参数 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.random.normal.html#numpy.random.normal这将给出要生成的随机值的形状。

df_members[df_members['bd'] == -99999] = np.random.normal(bd_mean, bd_sd,len(df_members[df_members['bd'] == -99999]))

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python

pandas

DataFrame

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