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python - python pandas可在掩码中调用/对每个条目重新计算

问题描述

我正在使用 pandas 掩码/where 函数random()作为可调用函数 -是否可以让它为每个条目计算不同的值，这样我就不会在每个掩码单元格中获得相同的随机数，或者我只能使用它来执行此操作apply？

例如

df_factor_history = pd.DataFrame([
    ['2020-10-01', 'A', 1, 5, 3], 
    ['2020-10-01', 'B', 1, 5, 3], 
    ['2020-11-01', 'A', 1, 5, 3], 
    ['2020-11-01', 'B', 1, 5, 3], 
    ['2020-12-01', 'A', 1, 5, 3], 
    ['2020-12-01', 'B', 1, 5, 3], 
],
    columns=['as_at_date',
             'factor_name', 
             'observation_1', 
             'observation_2', 
             'observation_3'])

df_factor_history.set_index(['as_at_date', 'factor_name'], inplace=True)

df_factor_history

在此处输入图像描述

df_valid = pd.DataFrame([
    ['2020-09-01', True, True],
    ['2020-10-01', False, True],
    ['2020-11-01', True, False],
    ['2020-12-01', True, True],
    ['2021-01-01', True, True]], 
    columns = ['as_at_date', 'A', 'B'])

df_valid.set_index(['as_at_date'], inplace=True)

df_valid

在此处输入图像描述

from random import seed
from random import random
# seed random number generator
seed(1)

df_factor_history.where(df_valid.T.unstack(), random())

这会生成相同的随机数（在这种情况下0.134364），在这个例子中，我想要六个不同的随机数 在此处输入图像描述

标签： pythonpandasmaskcallable

解决方案

您可以通过 生成2d numpy数组DataFrame.shape，这里*意味着将元组解包为整数：

np.random.seed(1)

arr = np.random.rand(*df_factor_history.shape)
print (arr)
[[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
 [3.02332573e-01 1.46755891e-01 9.23385948e-02]
 [1.86260211e-01 3.45560727e-01 3.96767474e-01]
 [5.38816734e-01 4.19194514e-01 6.85219500e-01]
 [2.04452250e-01 8.78117436e-01 2.73875932e-02]
 [6.70467510e-01 4.17304802e-01 5.58689828e-01]]

df = df_factor_history.where(df_valid.T.unstack(), arr)
print (df)
                        observation_1  observation_2  observation_3
as_at_date factor_name                                             
2020-10-01 A                 0.417022       0.720324       0.000114
           B                 1.000000       5.000000       3.000000
2020-11-01 A                 1.000000       5.000000       3.000000
           B                 0.538817       0.419195       0.685220
2020-12-01 A                 1.000000       5.000000       3.000000
           B                 1.000000       5.000000       3.000000

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