python - 将一系列值随机插入到 pd.dataframe 中

Question

我有一个很大的数据帧，我想要做的是用我设置的新值覆盖该数据帧的 X 个条目。新条目必须位于随机位置，但必须按顺序排列。就像我有一个包含随机数的列，并且想要用新值 x 覆盖其中的 20 个。

我尝试了df.sample(x)，然后更新了数据框，但我只得到了单独的条目。但我需要连续 X 个新条目(连续)。

有人有解决办法吗？我对 Python 还很陌生，必须在我的硕士论文中使用它。

澄清:

我的数据框有 5 列，近 60,000 行，每行代表一年中的 10 分钟。

• 一栏是“输出”，其中包含这 10 分钟的发电值。
• 在一年中的连续 2 个小时(连续 120 分钟，因此连续 12 行)中，我希望将该产量降低到 60%。我希望它在一年中的任意时间发生。
• 另一列是“状态”，包含有关产量是否减少的信息。

我尝试过:

df_update = df.sample(12)
df_update.status = 'reduced'
df.update(df_update)
df.loc[('status) == 'reduced', ['production']] *=0.6 

这可以解决总时间(12*10 分钟)的问题，但我想要连续 120 分钟并且不分开。

Answer 1

我决定获取一个随机值，并将接下来的 12 个条目索引为 0.6。我想这就是你想要的。

df = pd.DataFrame({'output':np.random.randn(20),'status':[0]*20})
idx = df.sample(1).index.values[0]
df.loc[idx:idx+11,"output"]=0.6
df.loc[idx:idx+11,"status"]=1