如何使用 Pandas 创建随机整数的 DataFrame？

Question

我知道如果我使用randn，

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))

给了我我正在寻找的东西，但包含来自正态分布的元素。但是如果我只想要随机整数呢？

randint 通过提供范围来工作，但不像randn 那样提供数组。那么如何使用某个范围之间的随机整数来做到这一点呢？

Answer 1

现在推荐使用 NumPy 创建随机整数的方法是使用numpy.random.Generator.integers。 (documentation)

import numpy as np
import pandas as pd

rng = np.random.default_rng()
df = pd.DataFrame(rng.integers(0, 100, size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df
----------------------
      A    B    C    D
 0   58   96   82   24
 1   21    3   35   36
 2   67   79   22   78
 3   81   65   77   94
 4   73    6   70   96
... ...  ...  ...  ...
95   76   32   28   51
96   33   68   54   77
97   76   43   57   43
98   34   64   12   57
99   81   77   32   50
100 rows × 4 columns

Answer 2

numpy.random.randint 接受第三个参数 (size)，您可以在其中指定输出数组的大小。您可以使用它来创建您的DataFrame -

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

这里 - np.random.randint(0,100,size=(100, 4)) - 创建一个大小为 (100,4) 的输出数组，其中包含 [0,100) 之间的随机整数元素。

---

演示 -

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

产生：

     A   B   C   D
0   45  88  44  92
1   62  34   2  86
2   85  65  11  31
3   74  43  42  56
4   90  38  34  93
5    0  94  45  10
6   58  23  23  60
..  ..  ..  ..  ..