Блог

У меня есть фрейм данных, в котором есть следующие записи

Я хочу сгенерировать 5 случайных значений переменных элементов A и B, которые попадают в указанные значения (минимальные и максимальные значения для каждого столбца переменных) конкретного элемента (например, A) по всем переменным этого элемента. Таким образом, выходной кадр данных будет выглядеть примерно так

IIUC, используйте melt для выравнивания вашего groupby фрейма данных по («Элемент», «Переменная»). Теперь у вас есть интервал для каждой группы (макс-мин), поэтому вы можете apply np.random.uniform создавать свой массив значений. Наконец, explode это массивы для расширения значений в строках, прежде reset_index чем получить исходную форму вашего фрейма данных.

 data = {'Item': {0: 'A', 1: 'A', 2: 'B', 3: 'B'},  'Variable1': {0: 21.3, 1: 18.4, 2: 12.3, 3: 9.4},  'Variable2': {0: 19.4, 1: 17.2, 2: 11.6, 3: 10.2}} df = pd.DataFrame(data)  out = df.melt('Item').groupby(['Item', 'variable'])['value']   .apply(lambda x: np.random.uniform(*x, 5)).unstack('variable')   .explode(['Variable1', 'Variable2']).reset_index()  out = pd.concat([df, out], ignore_index=True)  

Выход:

 gt;gt;gt; out  Item Variable1 Variable2 0 A 21.3 19.4 1 A 18.4 17.2 2 B 12.3 11.6 3 B 9.4 10.2 4 A 19.229454 19.043591 5 A 20.543758 17.635435 6 A 19.534439 17.327745 7 A 19.423698 17.435615 8 A 19.411263 18.744932 9 B 11.638036 11.04916 10 B 9.404162 11.348977 11 B 11.230541 10.418873 12 B 11.136906 11.25763 13 B 12.244807 11.215597