按日期從 dataframe 列中隨機選擇行

Question

對於給定的 dataframe 列，我想按天隨機 select 大約 60% 並添加到新列中，將剩余的 40% 添加到另一列中，將 40% 列乘以 (-1)，然后創建一個新列每天將這些重新合並在一起（這樣每天我的比例為 60/40） ：

我在這里問了同樣的問題，但沒有每日規范： Randomly selection rows from dataframe column

下面的示例說明了這一點（盡管我的比率不完全是 60/40）：

dict0 = {'date':[1/1/2019,1/1/2019,1/1/2019,1/2/2019,1/1/2019,1/2/2019],'x1': [1,2,3,4,5,6]}
df = pd.DataFrame(dict0)### 
df['date']      = pd.to_datetime(df['date']).dt.date 

dict1 = {'date':[1/1/2019,1/1/2019,1/1/2019,1/2/2019,1/1/2019,1/2/2019],'x1': [1,2,3,4,5,6],'x2': [1,'nan',3,'nan',5,6],'x3': ['nan',2,'nan',4,'nan','nan']}
df = pd.DataFrame(dict1)### 
df['date']      = pd.to_datetime(df['date']).dt.date 

dict2 = {'date':[1/1/2019,1/1/2019,1/1/2019,1/2/2019,1/1/2019,1/2/2019],'x1': [1,2,3,4,5,6],'x2': [1,'nan',3,'nan',5,6],'x3': ['nan',-2,'nan',-4,'nan','nan']}
df = pd.DataFrame(dict2)### 
df['date']      = pd.to_datetime(df['date']).dt.date 

dict3 = {'date':[1/1/2019,1/1/2019,1/1/2019,1/2/2019,1/1/2019,1/2/2019],'x1': [1,2,3,4,5,6],'x2': [1,'nan',3,'nan',5,6],'x3': ['nan',-2,'nan',-   4,'nan','nan'],'x4': [1,-2,3,-4,5,6]}
df = pd.DataFrame(dict3)### 
df['date']      = pd.to_datetime(df['date']).dt.date 

Answer 1

您可以使用groupby和sample ，獲取index值，然后使用 loc 創建列 x4，並使用 -1 相乘的列創建fillna ，例如：

idx= df.groupby('date').apply(lambda x: x.sample(frac=0.6)).index.get_level_values(1)
df.loc[idx, 'x4'] = df.loc[idx, 'x1']
df['x4'] = df['x4'].fillna(-df['x1'])