如何更改熊猫 df 的某些值

Question

我使用np.random.randn创建了一个熊猫df

data = np.random.randn(1, 10)

我得到的输出

[[-0.92408284 -2.61254901  0.95036968  0.81644508 -1.523876   -0.42804606
  -0.74240684 -0.7033438  -2.13962066 -0.62947496]]

现在，如果我想将 2/3 的值更改为极大或极小（即 0.95036968 into 95.03 和 -2.13962066 into -213.96），我该怎么办？

在这里，我需要控制要更改的数字 (2/3/4) 和不断变化的界限（例如，+100 到 -300），它们可以随机更改任何数字。

预期输出：

[[-0.92408284 -2.61254901  95.03  0.81644508 -1.523876   -0.42804606
  -0.74240684 -0.7033438  -213.96 -0.62947496]]

Answer 1

data = np.random.randn(1, 10)

# indexes to change
# (can be random too: `np.random.choice(np.arange(data.size), size=3)`
inds_to_change = [2, 3, 5]

# range of values to consider for the difference
lower, upper = -300, +100

# sampling some differences
diffs = np.random.choice(np.arange(lower, upper), size=len(inds_to_change))

# changing array values
data[:, inds_to_change] += diffs

对于给定的更改上下限，我们使用np.random.choice 来抽样一些差异以应用。然后我们索引数组并将它们添加到预定义索引的位置（或者也可以是随机的）。

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样本运行：

# to see a cleaner output
>>> np.set_printoptions(suppress=True)

>>> data = np.random.randn(1, 10)
>>> data

array([[-0.29,  0.11,  1.25, -1.36,  0.1 , -0.05, -0.36, -1.09, -0.35,
         2.59]])

>>> inds_to_change = [2, 3, 5]
>>> lower, upper = -300, +100

>>> diffs = np.random.choice(np.arange(lower, upper), size=len(inds_to_change))
>>> diffs

array([  94, -294,  -19])

>>> data[:, inds_to_change] += diffs
>>> data

array([[  -0.29,    0.11,   95.25, -295.36,    0.1 ,  -19.05,   -0.36,
          -1.09,   -0.35,    2.59]])