Pandas es la biblioteca de Python más popular que se utiliza para el análisis de datos. Proporciona un rendimiento altamente optimizado con un código fuente de back-end escrito exclusivamente en C o Python.
Aquí veremos cómo generar enteros aleatorios en el datagrama de Pandas. Usaremos el numpy.random.randint()método para generar enteros aleatorios.
Ejemplo 1: generación de números enteros aleatorios en la columna de marco de datos únicos de Pandas.
# importing pandas and numpy libraries import numpy as np import pandas as pd # generating 11 random integers from 5 to 35 data = np.random.randint(5, 35, size = 11) df = pd.DataFrame(data, columns = ['random_numbers']) # displaying random integers in data frame print(df)
Producción :
Ejemplo 2 : ordenar una columna en la columna del marco de datos únicos de Pandas.
# importing pandas and numpy libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# generating 7 random integers from 5 to 35
data = np.random.randint(5, 35, size = 7)
df = pd.DataFrame(data, columns = ['integers'])
# displaying random integers in data frame
print("Before Sorting :")
print(df)
# sorting the random integer values
# using dataframe.sort_values()
# and displaying them
df.sort_values("integers", axis = 0, ascending = True,
inplace = True, na_position ='last')
print("After Sorting :")
print(df)
Producción :
Ejemplo 3: Generación de enteros aleatorios en la columna de marco de datos múltiples de Pandas.
# importing pandas and numpy libraries import numpy as np import pandas as pd # generating 12X3 i.e 36 random integers from 5 to 40 data = np.random.randint(5, 40, size = (12, 3)) df = pd.DataFrame(data, columns = ['random_no_1', 'random_no_2', 'random_no_3']) # displaying random integers in the dataframe print(df)
Producción :
Ejemplo 4: Clasificación de columnas de enteros aleatorios en la columna de marco de datos múltiples de Pandas.
# importing pandas and numpy libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# generating 6x2 i.e 12 random integers
# from 5 to 40
data = np.random.randint(5, 40, size = (6, 2))
df = pd.DataFrame(data, columns = ['random_col_1', 'random_col_2'])
# displaying random integers in data frame
print("Before Sorting :")
print(df)
# Sorting both Random integer column
# First column 1 is sorted
# then for every column 1, column 2 is sorted
# in ascending order
# using dataframe.sort_values()
df.sort_values(['random_col_1', 'random_col_2'], axis = 0,
ascending = [True, True], inplace = True)
print("After Sorting :")
print(df)
Producción :
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vanshgaur14866 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA