如何為有條件的每一行生成一個隨機數？

Question

我是 Python 的新手，非常感謝您的幫助。

我有一個包含 2000 行和 2 列的數據框：行和百分比。 基本上，我想創建基於以下邏輯的第三列：

1. 為第一行生成一個隨機數（0 到 1 之間） - 我們稱這個數為 X
2. 如果 X>Pct 我想將 1 添加到新列並為第一行生成一個額外的隨機數，然后再次檢查 X>Pct 是否是這樣 - 將 1 添加到新列並生成一個額外的隨機數等等。 ……
3. 如果 X<=Pct 我想將 1 添加到新列並移動到下一行，依此類推。

希望我設法解釋自己:)

謝謝！

編輯：對於您的問題：

1. 這只是一個例子，我用 CSV 文件上傳了我的 df
2. 添加 1 -> 這意味着新列基本上是空的（零），如果條件為真，我想將 1 添加到正確的行。 基本上它應該作為一個計數器。

data = {
        'Pct': [0.8,0.4,0.3,0.7,0.3,1,0.23,0.75,0.93,0.6],
        'Row': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
}
df = pd.DataFrame(data, columns = ['Row','Pct'])
df

    Row Pct
0   1   0.80
1   2   0.40
2   3   0.30
3   4   0.70
4   5   0.30
5   6   1.00
6   7   0.23
7   8   0.75
8   9   0.93
9   10  0.60

Answer 1

你可以這樣做：

def generate_random_values(row):
    pct_value = float(row['Pct'])
    # 1 . Generate random no bw 0 and 1
    x = np.random.random()
    # 2. Init value of new column
    new_col = 0
    # 3. while x > pct_value, add 1 to new_col and generate new random no
    while x > pct_value:
        new_col += 1
        x = np.random.random()
    # 4. Here x < = pct_value, add 1 to new col and return for the current row
    new_col += 1
    return new_col

接着：

df['new_column'] = df.apply(func=generate_random_values, axis=1)

print (df)
>>>
   Row   Pct  new_column
0    1  0.80           1
1    2  0.40           2
2    3  0.30           1
3    4  0.70           1
4    5  0.30           8
5    6  1.00           1
6    7  0.23           1
7    8  0.75           1
8    9  0.93           1
9   10  0.60           2

在運行上述 function 之前檢查“Pct”列的最小閾值也是一個好主意，因為您不想陷入無限循環......