ランダムな値を持つ DataFrame を生成しようとしています。このようなもの:
In [75]: df
アウト[75]:
名前 mag1 mag2 mag3 赤方偏移
0 ギャラクシー 1 11.657170 12.881492 14.230583 0.1125
1 ギャラクシー 2 19.720113 14.297871 NaN 1.2252
2 ギャラクシー 3 11.026038 11.116287 17.689447 2.5548
3 ギャラクシー 4 NaN 16.218209 11.928297 1.8845
4 ギャラクシー 5 15.287412 19.199692 19.392112 4.5512
5 ギャラクシー 6 12.283413 12.425423 19.141460 0.9583
6 ギャラクシー 7 18.738156 NaN 16.179031 1.8271
7 ギャラクシー 8 16.277030 13.728240 11.800716 2.8819
8 ギャラクシー 9 16.672178 14.608468 10.145000 3.9710
9 ギャラクシー 10 17.836160 17.828570 13.813578 0.2790
列は
で生成されました
col0 = ['Galaxy 1','Galaxy 2','Galaxy 3','Galaxy 4','Galaxy 5','Galaxy 6','Galaxy 7','Galaxy 8','ギャラクシー9','ギャラクシー10']
col1 = np.array([np.random.uniform(10, 20, 10)])
col2 = np.array([np.random.uniform(10, 20, 10)])
col3 = np.array([np.random.uniform(10, 20, 10)])
col4 = np.array([np.random.uniform(0.01, 5, 10)])
縫い合わせ
df = pd.DataFrame(list(zip(col0, col1, col2, col3, col4)))
NaN は手動で挿入されました (redshift には Nan はありません)。
これは問題なく動作しますが、これを自動化して、可変数の mag を持つが同様の構造を持つランダムな DataFrame を生成するにはどうすればよいでしょうか?おそらく df = random_df(size = (20, 5) のような呼び出しで 20 個の銀河と 5 個の mag 列を指定できますか?
pandas を pd としてインポート
numpy を np としてインポート
def make_test_df(n_galaxies=10, n_mags=3, シード=0):
np.random.seed(シード)
データ = np.random.uniform(10, 20, (n_galaxies,n_mags))
data[(np.random.choice(n_galaxies, n_mags, replace=False), range(n_mags))] = np.nan
df = pd.DataFrame(data, columns=[f'mag{i}' for i in range(1, n_mags + 1)])
df.insert(0, 'Name', [f'Galaxy {i}' for i in range(1, n_galaxies + 1)])
df['redshift'] = np.random.uniform(0.01, 5, n_galaxies)
DFを返す
make_test_df(20, 5) の結果:
名前 mag1 mag2 mag3 mag4 mag5 赤方偏移
0 ギャラクシー 1 15.488135 17.151894 16.027634 15.448832 14.236548 1.494210
1 ギャラクシー 2 16.458941 14.375872 NaN 19.636628 13.834415 4.070851
2 ギャラクシー 3 17.917250 15.288949 15.680446 19.255966 10.710361 1.988564
3 ギャラクシー 4 10.871293 10.202184 18.326198 17.781568 18.700121 4.406705
4 ギャラクシー 5 19.786183 17.991586 14.614794 17.805292 11.182744 2.910552
5 ギャラクシー 6 16.399210 11.433533 19.446689 NaN 14.146619 4.409859
6 ギャラクシー 7 NaN 17.742337 14.561503 15.684339 10.187898 3.465733
7 ギャラクシー 8 16.176355 16.120957 16.169340 19.437481 16.818203 3.629019
8 ギャラクシー 9 13.595079 14.370320 16.976312 10.602255 16.667667 2.511609
9 ギャラクシー 10 16.706379 NaN 11.289263 13.154284 13.637108 4.780857
10 ギャラクシー 11 15.701968 14.386015 19.883738 11.020448 12.088768 3.223511
11 ギャラクシー 12 11.613095 16.531083 12.532916 14.663108 12.444256 2.125037
12 ギャラクシー 13 11.589696 11.103751 16.563296 11.381830 11.965824 3.035902
13 ギャラクシー 14 13.687252 18.209932 10.971013 18.379449 10.960984 0.105774
14 ギャラクシー 15 19.764595 14.686512 19.767611 16.048455 NaN 1.514858
15 ギャラクシー 16 10.391878 12.828070 11.201966 12.961402 11.187277 3.304266
16 ギャラクシー 17 13.179832 14.142630 10.641475 16.924721 15.666015 1.457487
17 ギャラクシー 18 12.653895 15.232481 10.939405 15.759465 19.292962 3.093897
18 ギャラクシー 19 13.185690 16.674104 11.317979 17.163272 12.894061 2.149556
19 ギャラクシー 20 11.831914 15.865129 10.201075 18.289400 10.046955 0.686016