Datetime 将随机数转换为熊猫中的日期时间

Datetime 将随机数转换为熊猫中的日期时间,datetime,pandas,Datetime,Pandas,我有一个数据集: data = pd.DataFrame([[1,3,3],[2,3,1],[1,3,4]],columns=['C1','C2','C3']) …我想做两件事: 创建一个随机数列 将该随机数转换为随机日期变量 日期的范围并不重要,只要它们是随机的,并且没有重复 import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame([[1,3,3],[2,3,1],[1,3,4]],columns=['C1','C2','C3'

我有一个数据集:

data = pd.DataFrame([[1,3,3],[2,3,1],[1,3,4]],columns=['C1','C2','C3'])
…我想做两件事:

  • 创建一个随机数列
  • 将该随机数转换为随机日期变量
  • 日期的范围并不重要,只要它们是随机的,并且没有重复

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = pd.DataFrame([[1,3,3],[2,3,1],[1,3,4]],columns=['C1','C2','C3'])
    data['X'] = np.random.choice(len(data), len(data), replace=False)
    data['date'] = pd.to_datetime(data['X'], unit='D')
    
    收益率(类似于)


    np.random.choice
    with
    replace=False
    将保证没有重复项。

    我没有考虑唯一性方面,因此删除了我的答案+1
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    data = pd.DataFrame([[1,3,3],[2,3,1],[1,3,4]],columns=['C1','C2','C3'])
    data['X'] = np.random.choice(len(data), len(data), replace=False)
    data['date'] = pd.to_datetime(data['X'], unit='D')