随机选择并为python dataframe中的给定行数赋值

在Python中，可以使用DataFrame的sample方法来随机选择指定行数，并使用at或loc方法来为选定的行赋值。

以下是一个完善且全面的答案：

随机选择并为python dataframe中的给定行数赋值： 在Python中，可以使用pandas库来操作DataFrame。要实现随机选择给定行数并为其赋值的操作，可以使用DataFrame的sample方法来随机选择指定行数，并使用at或loc方法来为选定的行赋值。

首先，需要导入pandas库并创建一个DataFrame对象：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，使用sample方法来随机选择指定行数。可以设置n参数来指定要选择的行数。以下示例中，我们选择2行：

# 随机选择2行
random_rows = df.sample(n=2)

然后，可以使用at或loc方法为选定的行赋值。at方法适用于单个标量值的赋值，而loc方法适用于整个行的赋值。以下示例中，我们将为选定的行的Age列赋值为50：

# 使用at方法为选定的行赋值
random_rows.at[random_rows.index[0], 'Age'] = 50
random_rows.at[random_rows.index[1], 'Age'] = 50

# 或者使用loc方法为选定的行赋值
random_rows.loc[random_rows.index[0], 'Age'] = 50
random_rows.loc[random_rows.index[1], 'Age'] = 50

以上就是随机选择并为Python DataFrame中给定行数赋值的完善且全面的答案。

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