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从一组具有混合数字类型的范围创建数据帧

dataframe pandas python

Mark K · 技术社区 · 5 年前

我有一个5个范围的列表,我想从中创建一个数据帧。生成的数据帧应具有10行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浮点数的混合,即。 [1,31] 表示一系列整数, [4, 172.583333] 表示一个浮动范围。

下面的代码只用于整数或浮点数的输出。

如何将整数和浮点数混合在一起?即A列包含整数,B列包含浮点,C列也包含浮点,D和e列包含整数。

谢谢您。

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

1 回复 | 直到 5 年前

Oliver W. 5 年前

创建一个单独的 pd.Series 基于所需的数据类型。在下面的示例中,通过检查最小值或最大值是否为浮点类型,可以推断出这一点。还有其他方法可以做到这一点,比如显式地添加所需的数据类型。

然后,使用序列列表创建一个数据帧。

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)

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