Блог

Я пытаюсь добавить некоторый случайный шум в мои столбцы csv, кроме последнего столбца.

Это мой csv-файл:

 z-1 z-2 z-3 z-4 z-5 z-6 z-7 class 0.1305512 0.1301835 0.1295706 0.1287125 0.1276091 0.1262605 0.1246666 1 0.151239 0.1508714 0.1502585 0.1494004 0.148297 0.1469484 0.1453545 0 0.1463833 0.1461299 0.1456313 0.1448875 0.1438984 0.1426641 0.1411845 1 0.1422839 0.1419962 0.1414633 0.1406851 0.1396616 0.138393 0.136879 0 0.1452986 0.1450747 0.1446055 0.1438911 0.1429314 0.1417265 0.1402764 1 0.1354216 0.1351467 0.1346265 0.1338611 0.1328504 0.1315945 0.1300933 0 0.1458855 0.1456223 0.1451139 0.1443602 0.1433613 0.1421172 0.1406278 1 0.149526 0.1492658 0.1487604 0.1480096 0.1470137 0.1457725 0.144286 0 0.1452744 0.1450098 0.1444999 0.1437448 0.1427444 0.1414988 0.1400079 1 0.146562 0.1462768 0.1457463 0.1449706 0.1439496 0.1426834 0.1411719 0  

Я хочу добавить шум в каждое значение строк CSV в диапазоне [0,1, 0,12].

Это мой код:

 import pandas as pd import random  df = pd.read_csv("./data/raw.csv")  noise = [random.uniform(0.1,0.12) for _ in range(5)] # 5 random floats in the range of 0.1 to 0.12 #print(noise)   for i in noise:  print(i)  df1 = df   round((df.iloc[:,:-1]   i),7) # round values after adding noise  df1.to_csv("./data/new.csv", index=False) # make new csv  

Мой код генерирует 5 шумов, но добавляет только один шум к каждому значению.

Я хочу добавить весь сгенерированный шум случайным образом в каждую строку. Я имею в виду 5 шумов, случайным образом добавляемых в первый ряд, второй ряд и так далее …. и создайте новый csv.

Возможно ли это?

Любая помощь будет признательна.

Спасибо.

Если вы хотите добавить случайный шум к каждому значению по отдельности в первых 5 столбцах, сделайте что-нибудь вроде этого:

 df1 = pd.DataFrame() for c in df.columns[0:5]:  df1[c] = df[c]   [random.uniform(0.1,0.12) for _ in range(len(df[c]))]   

Если вы хотите добавить случайный шум в каждый столбец по отдельности:

 df1 = pd.DataFrame() for c in df.columns[0:5]:  column_noise = random.uniform(0.1,0.12)  df1[c] = df[c]   [column_noise for _ in range(len(df[c]))]