熊猫：基于条件创建一个具有随机值的新列

Question

我在尝试之前尝试过阅读类似的问题，但我仍然难住。 任何帮助appreaciated。

输入： 我有一个数据帧熊猫与标记 '氡'，其具有范围值的列：[0.5，13.65]

输出： 我想创建一个新的列，其中该= 0.5所有氡值被改变到一个随机的值在0.1和0.5

之间

我尝试这样做：

df['radon_adj'] = np.where(df['radon']==0.5, random.uniform(0, 0.5), df.radon) 

不过，我得到了我想这个问题，以及0.5

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所有值相同的随机数。它创建随机数，但其他statment不会复制原始值将是创建你使用where选择它们之前，你可能需要的随机数

df['radon_adj'] = df['radon'].apply(lambda x: random.uniform(0, 0.5) if x == 0.5 else df.radon) 

Answer 1

方式一：

>>> df = pd.DataFrame({"radon": [0.5, 0.6, 0.5, 2, 4, 13]}) 
>>> df["radon_adj"] = df["radon"].where(df["radon"] != 0.5, np.random.uniform(0.1, 0.5, len(df))) 
>>> df 
    radon radon_adj 
0 0.5 0.428039 
1 0.6 0.600000 
2 0.5 0.385021 
3 2.0 2.000000 
4 4.0 4.000000 
5 13.0 13.000000 

你可能会更聪明一点，只会产生尽可能多的随机数字，但您可能需要更长的时间输入此句子，而不是您节省的时间。 （我花了9毫秒产生〜100万的数字。）

，如果你使用的x代替df.radon你apply方法将工作太：

>>> df['radon_adj'] = df['radon'].apply(lambda x: random.uniform(0.1, 0.5) if x == 0.5 else x) 
>>> df 
    radon radon_adj 
0 0.5 0.242991 
1 0.6 0.600000 
2 0.5 0.271968 
3 2.0 2.000000 
4 4.0 4.000000 
5 13.0 13.000000