將一系列值隨機插入 pd.dataframe

Question

我有一個大數據框，我想要做的是用我設置的新值覆蓋該數據框的 X 個條目。 新條目必須位於隨機位置，但必須按順序排列。 就像我有一個帶有隨機數的列，並且想用新值 x 連續覆蓋其中的 20 個。

我試過df.sample(x)然后更新數據df.sample(x) ，但我只得到單個條目。 但是我需要連續的 X 個新條目（連續）。

有人有解決方案嗎？ 我對 Python 很陌生，必須在我的碩士論文中學習它。

澄清：

我的數據框有 5 列，幾乎有 60,000 行，每行一年中的 10 分鍾。

• 一列是“輸出”，其中包含 10 分鍾的發電量值。
• 在一年中連續 2 小時（連續 120 分鍾，因此連續 12 行），我想將該產量降低到 60%。 我希望它發生在一年中的隨機時間。
• 另一列是“狀態”，包含有關產量是否減少的信息。

我試過：

df_update = df.sample(12)
df_update.status = 'reduced'
df.update(df_update)
df.loc[('status) == 'reduced', ['production']] *=0.6 

這對總時間（12 * 10 分鍾）有效，但我想要連續 120 分鍾而不是分開。

Answer 1

我決定獲取一個隨機值並將接下來的 12 個條目索引為 0.6。 我想這就是你想要的。

df = pd.DataFrame({'output':np.random.randn(20),'status':[0]*20})
idx = df.sample(1).index.values[0]
df.loc[idx:idx+11,"output"]=0.6
df.loc[idx:idx+11,"status"]=1