python - 用随机数替换 Pandas 数据框中的唯一值

Question

我有一个 pandas 数据框，我想用随机正态数替换一些唯一值。在下面的示例中，要替换的值为 0。

import numpy as np
import pandas as pd

dates = pd.date_range('20160101', periods=10)
x = [1.0,2.0,10.0,9.0,0,7.0,6.0,0,3.0,9.0]
df = pd.DataFrame(x,index=dates,columns=['A'])

             A
2016-01-01   1.000000
2016-01-02   2.000000
2016-01-03  10.000000
2016-01-04   9.000000
2016-01-05   0.000000
2016-01-06   7.000000
2016-01-07   6.000000
2016-01-08   0.000000
2016-01-09   3.000000
2016-01-10   9.000000

这是我的:

df['A'] = df.A.replace(to_replace =0, value =  np.random.normal(0,1))

用相同的值替换零。

A
2016-01-01   1.000000
2016-01-02   2.000000
2016-01-03  10.000000
2016-01-04   9.000000
2016-01-05   6.993988
2016-01-06   7.000000
2016-01-07   6.000000
2016-01-08   6.993988
2016-01-09   3.000000
2016-01-10   9.000000

我想要不同的值。我该怎么做？

Answer 1

试试这个:

In [51]:
dates = pd.date_range('20160101', periods=10)    ​
x = [1.0,2.0,10.0,9.0,0,7.0,6.0,0,3.0,9.0]
df = pd.DataFrame(x,index=dates,columns=['A'])    ​
df

Out[51]:
             A
2016-01-01   1
2016-01-02   2
2016-01-03  10
2016-01-04   9
2016-01-05   0
2016-01-06   7
2016-01-07   6
2016-01-08   0
2016-01-09   3
2016-01-10   9

In [56]:
df.loc[df['A'] == 0,'A'] = np.random.normal(0,1, len(df.loc[df['A'] == 0]))
df

Out[56]:
                    A
2016-01-01   1.000000
2016-01-02   2.000000
2016-01-03  10.000000
2016-01-04   9.000000
2016-01-05   0.259048
2016-01-06   7.000000
2016-01-07   6.000000
2016-01-08   0.623833
2016-01-09   3.000000
2016-01-10   9.000000

基本上您需要传递要生成的随机样本的数量，因为您不传递大小，它会返回一个标量值，因此所有替换值都是相同的。

查看文档:http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.random.normal.html

也可以在这里使用apply:

In [94]:
df.loc[df['A'] == 0,'A'] = df['A'].apply(lambda x: np.random.normal(0,1))
df

Out[94]:
                    A
2016-01-01   1.000000
2016-01-02   2.000000
2016-01-03  10.000000
2016-01-04   9.000000
2016-01-05   2.794664
2016-01-06   7.000000
2016-01-07   6.000000
2016-01-08  -0.524947
2016-01-09   3.000000
2016-01-10   9.000000