随机分配熊猫数据框条目的Pythonic方法

Question

假设我们有一个数据框

In [1]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

In [2]: df
Out[3]:
     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
..  ..  ..  ..  ..

如何将 x% 的 所有 条目随机替换为一个值，例如 None？

In [4]: something(df, percent=25)
Out[5]:
     A   B   C   D
0   45  88  None  92
1   62  34   2  86
2   None  None  11  31
3   74  43  None  56
4   90  38  34  None
5    None  94  45  10
..  ..  ..  ..  ..

我找到了有关对特定轴进行采样的信息，并且我可以想象一种在我的数据框维度内随机生成整数并将其设置为等于 None 的方法，但这并不像 Python 那样。

• 编辑：忘记标题中的“方式”

Answer 1

你可以结合DataFrame.where和np.random.uniform：

In [37]: df
Out[37]: 
   A  B  C  D
0  1  0  2  2
1  2  2  0  3
2  3  0  0  3
3  0  2  3  1

In [38]: df.where(np.random.uniform(size=df.shape) > 0.3, None)
Out[38]: 
      A  B     C     D
0     1  0     2  None
1     2  2     0     3
2     3  0  None  None
3  None  2     3  None

这不是最简洁的，但可以完成工作。

请注意，如果您仍有计算工作要做，您应该问自己是否真的想要这样做。如果你将 None 放在一列中，那么 pandas 将不得不使用慢速对象 dtype 而不是像 int64 或 float64 这样的快速对象。