임의의 데이터로 pandas dataframe을 만드는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 임의의 정수로 채워진 pandas DataFrame을 만들 수 있습니다.

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

이 특정 예에서는 DataFrame의 각 값이 0 에서 100 사이의 임의의 정수인 10개의 행과 3개의 열이 있는 DataFrame을 만듭니다.

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 임의의 데이터로 Pandas DataFrame 만들기

다음 코드는 10개의 행과 3개의 열이 있는 pandas DataFrame을 만드는 방법을 보여줍니다. 여기서 DataFrame의 각 값은 0에서 100 사이의 임의의 정수입니다.

 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

이 코드를 실행할 때마다 DataFrame의 임의의 정수가 달라집니다.

무작위 정수가 매번 동일한 재현 가능한 예제를 생성하려면 DataFrame을 생성하기 직전에 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

 n.p. random . seed ( 0 )

이제 코드를 실행할 때마다 DataFrame의 임의의 정수는 동일합니다.

예 2: 기존 DataFrame에 무작위 데이터 열 추가

다음과 같은 기존 pandas DataFrame이 있다고 가정해 보겠습니다.

 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

다음 코드를 사용하여 0에서 100 사이의 임의의 정수를 포함하는 “rand”라는 새 열을 추가할 수 있습니다.

 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

기존 DataFrame에 새 열 “rand”가 추가되었습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더에서 누락된 값을 대치하는 방법
Pandas에서 NaN 값을 0으로 바꾸는 방법
Pandas에서 셀이 비어 있는지 확인하는 방법