Pandas 将python模拟输出写入矩阵

我试图在一个熊猫数据帧（由一个随机数决定）中取四列之和，并模拟这个过程1000次。我希望它能给我1000行，每一行的每一列都有不同的结果

我想说的基本内容如下：

for i in range(1000):
    np.sum(df['A']) = iterations[i, j]

其中，

df['A']

是我希望为每次迭代求和的列之一。也就是说，“对于每个迭代，求和列值，并将该结果“放置”在一个名为“迭代”的新数据框中，指定结果的去向”。我理解代码没有意义，但它描述了我试图实现的目标。为了清楚起见，我不想将结果写入csv或txt文件

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提前谢谢你的建议

取一个数据帧中四列的总和（由一个随机数决定），并模拟该过程1000次。这应该给我1000行，每一列都有不同的结果。我们可以写：

import os
import pandas as pd
import numpy as np
import random
from tqdm import tqdm

df_output = []

for i in tqdm(range(1000)):
    sample_matrix = np.random.rand(60,4)
    df = pd.DataFrame(sample_matrix)
    df.columns = ['V_' + str(col)  for col in df.columns]
    df_output.append(np.array(df.sum()))

df_output

df_输出为矩阵，其中行数为1000（=模拟数）

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在不知道如何/为什么计划在每次迭代中随机化每个列的情况下，这将起作用：

df = pd.DataFrame(np.random.rand(500,4)) # initialize with random data

iterations = [df.sum()]
for i in range(999):
    iterations = np.vstack([iterations, df.sum()])

iterations = pd.DataFrame(iterations)