每 n 行重复随机数答案

【问题标题】：repeat random numbers each n rows每 n 行重复随机数
【发布时间】：2018-11-28 16:11:54
【问题描述】：

我有一个包含 2 列的大型数据框，如下所示：

                    dtm                SoC
      0     2018-03-01 00:00:00 +0000   39
      1     2018-03-01 00:00:01 +0000   39
      2     2018-03-01 00:00:02 +0000   39
      3     2018-03-01 00:00:03 +0000   39
     ...               ...              ...
2678393     2018-04-01 00:59:53 +0100   39
2678394     2018-04-01 00:59:54 +0100   39
2678395     2018-04-01 00:59:55 +0100   39
2678396     2018-04-01 00:59:56 +0100   39
2678397     2018-04-01 00:59:57 +0100   39
2678398     2018-04-01 00:59:58 +0100   39
2678399     2018-04-01 00:59:59 +0100   39

列 SoC 是 0 到 40 之间的随机生成数。我希望它是一个不同的随机数，每 86400 行重复一次（并且对于整个数据帧不一样）。

为了更清楚：

-rows 0-86399 第一个随机数

-rows 86400-172800 第二个随机数

-等

我正在尝试df['SoC']=np.repeat(random.randint(0,40),len(df)/86400)，但出现错误“值的长度与索引的长度不匹配”

想法？提前谢谢你

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

首先创建参数大小为整数的数组，然后repeat：

#possible duplicated random values
df['SoC'] = np.repeat(np.random.randint(0,40, size=len(df) // 86400), 86400)

#unique random numbers
df['SoC'] = np.repeat(np.random.choice(np.range(0, 40), 
                      size=len(df) // 86400, replace=False), 86400)

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种方式：

arr = np.arange(40)
np.random.shuffle(arr)
arr

array([15, 30, 21,  3, 10, 19, 13, 31,  5, 32,  1, 39, 24,  6, 12,  7, 22,
       38, 27, 20, 25, 35, 14, 28, 33, 18, 29, 17, 37, 36, 34,  8,  2,  0,
        4, 11, 16, 23, 26,  9])

df['SoC'] = np.repeat(arr, 86400)

【讨论】：