熊猫数据框中的随机选择答案

【问题标题】：Random selection in pandas dataframe熊猫数据框中的随机选择
【发布时间】：2016-06-04 15:42:20
【问题描述】：

我正在尝试解决this more complicated question。这是一个较小的问题：

给定df

如何在同一行的 df['a'] 和 df['b'] 的两个元素之间创建一个随机选择的列 C？

因此，给定这个虚拟 df，随机运算符将从第 1 行的 (1, 2) 对和第 2 行的 (5, 0) 对中选择...等等。

谢谢

【问题讨论】：

标签： python numpy pandas random

【解决方案1】：

import random

n = 2  # target row number
random.sample(df.iloc[n, :2], 1)  # Pick one number from this row.

对于整个数据框：

>>> df.loc[:, ['a', 'b']].apply(random.sample, args=(1,), axis=1)
0    [1]
1    [5]
2    [9]
3    [3]
4    [8]
dtype: object

清理它以提取单个值：

>>> pd.Series([i[0] for i in df.loc[:, ['a', 'b']].apply(random.sample, args=(1,), axis=1)], index=df.index)
0    1
1    5
2    9
3    3
4    8
dtype: int64

或者利用列 'a' 的索引为零 (False) 而列 'b' 的索引为 1 (True)：

>>> [df.iat[i, j] for i, j in enumerate(1 * (np.random.rand(len(df)) < .5))]
[1, 5, 5, 6, 8]

【讨论】：

【解决方案2】：

无需使用单独的random 模块：

s = """a    b
1    2
5    0
5    9
3    6
1    8
"""

df = pd.read_table(StringIO(s),sep='\s+',engine='python')
df.apply(lambda x: x.sample(n=1).iloc[0],axis=1)
#output:
0    1
1    5
2    9
3    6
4    1
dtype: int64

【讨论】：