python - 从一组具有混合数字类型的范围创建 DataFrame

Question

我有一个包含 5 个范围的列表，我想从中创建一个 DataFrame。生成的 DataFrame 应有 10 行和 5 列。列的值将是给定范围内的随机数。

给定的范围是整数和 float 的混合，即 [1,31] 表示整数范围，[4, 172.583333] 表示 float 范围.

下面的代码仅适用于整数或 float 的输出。

如何获得整数和 float 的混合输出？ IE。 A 列保存整数，B 列保存 float ，C 列也保存 float ，D 和 E 保存整数。

谢谢。

import numpy as np
import pandas as pd

min_max = [
[1, 31],
[4, 172.583333],
[0, 88.50561],
[4, 297],
[3, 37]]

for a, b in min_max:
    df = pd.DataFrame(np.random.randint(a,b,size=(10, 5)), columns=list('ABCDE'))   # to generate intergers only
    df = pd.DataFrame(np.random.uniform(a,b,size=(10, 5)), columns=list('ABCDE'))   # to generate floats only

Answer 1

根据您想要的数据类型创建一个单独的pd.Series。在下面的示例中，这是通过检查最小值或最大值是否为浮点类型来推断的。还有其他方法可以做到这一点，例如显式添加所需的数据类型。

然后，使用系列列表创建一个 DataFrame。

import numpy as np
import pandas as pd

min_max = ([1, 31], [4, 172.583333], [0, 88.50561], [4, 297], [3, 37])


def make_series(low, high, name):
    if any(isinstance(_, float) for _ in (low, high)):
        func = np.random.uniform
    else:
        func = np.random.randint
    return pd.Series(func(low, high, size=(10,)), name=name)


pd.concat([make_series(lo, hi, name) for (lo, hi), name in zip(min_max, "ABCDE")],
          axis=1)