Как создать столбец случайных чисел в фрейме данных на основе уникальных значений другого столбца

Я пытаюсь создать столбец «Cust Rank», который даст мне случайные числа, которые должны быть основаны на другом столбце «Creator». Единственная загвоздка здесь в том, что случайные числа должны быть одинаковыми для одних и тех же Создателей.

Я пробовал приведенный ниже код, но он не работает должным образом.

df["Cust Rank"] = df.groupby(["Creator"]).transform(pd.Series([np.random.randint(1,5)]))

Вот как я хочу, чтобы это было:

Создатель Каст Ранг А 1 А 1 Б 2 С 3 С 3
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
64
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете получить уникальных Создателей, образец (или перетасовать предметы), затем сопоставить значения:

import random
s = list(df['Creator'].unique())
d = {k:v for v,k in enumerate(random.sample(s, len(s)), start=1)}

df['Cust Rank'] = df['Creator'].map(d)

Другой вариант с пандами sample и факторизацией:

s = df['Creator'].sample(frac=1)
df['Cust Rank'] = pd.Series(pd.factorize(s)[0]+1, index=s.index)

Выход:

  Creator  Cust Rank
0       A          2
1       A          2
2       B          3
3       C          1
4       C          1

Спасибо . Это помогло мне. Но что нужно изменить, если я хочу присвоить ранги создателю не длину уникальных значений в создателе, а 1-5. Учитывая, что ранги могут дублироваться для разных имен создателей, но одинаковые имена должны иметь одинаковый ранг

Rahul Bhat 24.04.2023 11:02

Тогда это не совсем звание? Или вам нужно ранжировать строку по их лексикографическому порядку (df['Creator'].rank(method='dense'))?

mozway 24.04.2023 11:18

Извините за путаницу. Ранг не является словарным рангом, а чем-то вроде количественного значения, присваиваемого человеку в зависимости от его приоритета в моем процессе. Таким образом, несколько человек могут иметь одно и то же количественное значение, которое я хотел бы назвать рангом.

Rahul Bhat 24.04.2023 11:37

Тогда df['Rank'] = pd.factorize(df['Creator'])[0]? но это не «количественно», оно ничего не измеряет. Это просто категория.

mozway 24.04.2023 11:39

Истинный. Но я просто хочу классифицировать создателя столбца на 1-5. Не более того.

Rahul Bhat 24.04.2023 11:50

Получите уникальные значения с помощью Series.unique , затем примените numpy.random.shuffle и сопоставьте по словарю, созданному zip в Series.map:

u = df["Creator Cust"].unique()
np.random.shuffle(u)
 
df["Cust Rank"] = df["Creator Cust"].map(dict(zip(u, np.arange(1,len(u)+1))))
print (df)
  Creator Cust  Rank  Cust Rank
0            A     1          2
1            A     1          2
2            B     2          1
3            C     3          3
4            C     3          3

Другие вопросы по теме