在 pandas 中用随机函数赋值

Question

我正在尝试根据类别值的值随机分配第四个值（2 种好友中的一种）。

具有 3 个特征随机分配值的小型 df：类别、年龄和性别

        Unique_ID   Category    Age      Sex        Buddy  
0       0           2           11       male       NaN
1       1           3           7        female     NaN
2       2           1           4        male       NaN
3       3           2           20       male       NaN
4       4           1           19       female     NaN

如果对答案有帮助，我会包含生成 df 的代码

我已经编写了一个函数来硬编码 np.random.choice 的概率，但是在将 assign_buddy 函数应用于 df 时运行变成了错误消息 ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

columns = ['Unique_ID',  'Category', 'Age', 'Sex', 'Buddy']
df = pd.DataFrame(columns=columns)

Sexes = ['female', 'male']
df.Sex = np.random.choice(a=Sexes, size=n, p=[0.6, 0.4])

list_Category = [1,2,3,4]
df.Category = np.random.choice(a=list_category, size=n, p=[0.3, 0.4, 0.2, 0.1])

buddy_list = ['buddy_1', 'buddy_2']

def assign_buddy(Category_prob_list):
"""
takes in a Category value
return: Buddy
"""    
    if  df['Category'] == list_Category[0]:
        df['Buddy'] = np.random.choice(a=buddy_list, size=n, p=[0.1, 0.9])
        return df['Buddy']
    elif df['Category'] == list_Category[1]:
        df['Buddy'] = np.random.choice(a=buddy_list, size=n, p=[0.3, 0.7])
        return df['Buddy']
    elif df['Category'] == list_Category[2]:
        df['Buddy'] = np.random.choice(a=buddy_list, size=n, p=[0.7, 0.3])
        return df['Buddy']
    elif df['Category'] == list_Category[3]:
        df['Buddy'] = np.random.choice(a=buddy_list, size=n, p=[0.9, 0.1])
        return df['Buddy']
    else:
        pass
# should apply assign_buddy to each row in df
df['Category'].apply((assign_buddy))

我有 assign_buddy 的概率字典，但尽管有所有文档，但仍无法找出地图和应用逻辑。

我尝试创建一个函数，将 d 的 returns 概率传递给 np.random.choice 中的参数 p，但它不起作用。

# key is category label and values are probabilities for np.random.choice
d = {1: [0.1, 0.9], 2: [0.3, 0.7], 3: [0.7, 0.3], 4: [0.9, 0.1]}

感谢任何见解！

Answer 1

试试这个

n = 20
columns = ['Unique_ID',  'Category', 'Age', 'Sex', 'Buddy']
df = pd.DataFrame(columns=columns)

list_category = [1,2,3,4]
buddy_list = ['buddy_1', 'buddy_2']
Sexes = ['female', 'male']
df.Sex = np.random.choice(a=Sexes, size=n, p=[0.6, 0.4])
df.Category = np.random.choice(list_category, size=n, p=[0.3, 0.4, 0.2, 0.1])

d = {1: [0.1, 0.9], 2: [0.3, 0.7], 3: [0.7, 0.3], 4: [0.9, 0.1]}

for val in list_category:
    sz = (df["Category"] == val).sum() # find the size for array to create
    # use `loc` to select places you want to replace
    df.loc[df["Category"] == val,'Buddy'] = np.random.choice(
                                               buddy_list, sz, p=d[val])

在 pandas 中用随机函数赋值

assign value with stochastic function in pandas

python

stochastic

pandas