Pandas DataFrame：分组行？

Question

我正在努力完成的两个挑战。

1. A DataFrame 同一家公司连续上市 2 行。 与每家公司关联的第一行与 Apple (iOS) 相关，第二行与 Android 相关。

• 我需要将“应用程序视图”列表示为 int，然后其他列将是视图的 %。 （因此，如果有 5000 次应用查看，Apple 的下一列将是安装，我想显示查看该应用然后安装它的用户的百分比）。 为此，除了安装之外，我还需要几列，但为了简短起见，我只是像这样离开它

这是挑战的第一部分。 对于挑战的第二部分：

2. 我真的需要能够制作一个充满假数据的大 DataFrame。 也许是Faker？ 需要填充假数据的方式是使用随机值。 所以对于每家公司，我需要一个随机数作为 Apple Views，然后一个 0 用于 Android，在下一行中，一个随机数用于 Android 视图，一个 0 用于 Apple。 然后，我需要获取这些视图的 %，并为下一列随机选择 %。

该表是我正在寻找的结果：

（如果在 python 中这样做似乎是一个糟糕的主意，并且在 excel 中更容易做到，那么这也是一个很好的答案，如果是这样的话，只需要有人可以指出我正确的方向，然后我可以将 a.ZCC8D68C551C4A9AFDZDE531 导入到一个 DataFrame )

   Company Name     Apple App Views  Apple Install   Droid View  DoidInstall
0    Zynga               5000             0.50          0.00         0.00
1    Zynga               0                0             15000        0.33
2    EA Mobile           22000            0.57          0.00         0.00
3    EA Mobile           0                0             26000        0.49

 

              

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd

# create array with selected values
app_views = [4000, 2222, 9999]
app_install = [0, 0.3, 0.83]

# generate a numpy array with 3 random integeres between 1000 to 10,000
random_app_views = np.random.randint(1000, 10000, size=3)

# generate a numpy array with 3 random numbers between 0 to 1
random_app_install = np.random.uniform(0, 1, size=3)

df = pd.DataFrame({
     'app_views': app_views,
     'app_install_rate': app_install,
     'random_app_views': random_app_views,
     'random_app_install': random_app_install
})

将产生一个 DataFrame 像：

	app_views	应用安装	random_app_views	random_app_install
0	4000	0.00	2196	0.626350
1	2222	0.30	6917	0.412264
2	9999	0.83	3291	0.303517

希望这就足够了，祝你好运