ランダムなデータを使用して pandas dataframe を作成する方法

次の基本構文を使用して、ランダムな整数で満たされた pandas DataFrame を作成できます。

 df = pd. DataFrame ( np.random.randint ( 0,100 ,size=( 10,3 )) , columns=list( ' ABC '))

この特定の例では、 10行3列の DataFrame を作成します。DataFrame の各値は0から100までのランダムな整数です。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: ランダム データを使用して Pandas DataFrame を作成する

次のコードは、DataFrame の各値が 0 ～ 100 のランダムな整数である 10 行 3 列の pandas DataFrame を作成する方法を示しています。

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ( np.random.randint ( 0,100 ,size=( 10,3 )), columns=list( ' ABC ') ) 

#view DataFrame
print (df)

    ABC
0 72 70 27
1 87 85 7
2 4 42 84
3 85 87 63
4 79 72 30
5 96 99 79
6 26 47 90
7 35 69 56
8 42 47 0
9 97 4 59

このコードを実行するたびに、DataFrame 内のランダムな整数が異なることに注意してください。

ランダムな整数が毎回同じである再現可能な例を作成したい場合は、DataFrame を作成する直前に次のコードを使用できます。

 n.p. random . seed ( 0 )

これで、コードを実行するたびに、DataFrame 内のランダムな整数が同じになります。

例 2: 既存のデータフレームにランダム データ列を追加する

次の既存の pandas DataFrame があると仮定します。

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

次のコードを使用して、0 ～ 100 のランダムな整数を含む「rand」という新しい列を追加できます。

 import numpy as np

#add 'rand' column that contains 8 random integers between 0 and 100
df[' rand '] = np. random . randint ( 0,100 , size = ( 8,1 ))

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds rand
0 A 18 5 11 47
1 B 22 7 8 64
2 C 19 7 10 82
3 D 14 9 6 99
4 E 14 12 6 88
5 F 11 9 5 49
6 G 20 9 9 29
7:28 4 12 19

新しい列「rand」が既存のデータフレームに追加されていることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

パンダで欠損値を代入する方法
PandasでNaN値をゼロに置き換える方法
Pandasでセルが空かどうかを確認する方法