生成R和Python中的值
生成R和Python中的值
提问于 2022-09-19 14:43:20
我正试图以某种概率生成虚拟数据。假设我想要按性别分列的关于人的虚假数据。我已经在R中准备好了，您可以看到下面的代码行。
gender = sample(x=c("M","F"), prob = c(.6, .4),size=100,replace=TRUE)现在，我想准备同样的东西，但现在用Pandas数据框架中的Python编写。有人能帮我解决这个问题吗？
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-09-19 14:47:09
您可以使用numpy.random.choice，默认情况下，replace是True。
>>> np.random.choice(a=["M", "F"], size=100, p=[0.6, 0.4])
array(['F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M',
'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F',
'F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F',
'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M',
'F', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M',
'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'F',
'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F',
'F', 'F', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F'], dtype='<U1')Stack Overflow用户
发布于 2022-09-19 14:49:55
尝尝这个。random.choices从可迭代的环境中获取k选项，条件是：
import random
print(random.choices("MF", weights=[.6,.4], k=100))测试：
>>> l = random.choices("MF", weights=[.6,.4], k=100)
>>> l
['M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M']
>>> l.count("M")
60
>>> l.count("F")
40页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73775227
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
