Python 熊猫基于ID列生成一列随机数

我想根据数据帧中的ID列生成从1到n的随机数。此ID列中的重复值应具有相同的随机数。应为多个ID分配一个随机数，但属于每个随机数的ID数应尽可能相等或最相等。我还想要一个种子值，这样我可以复制结果

一个非常简单的例子是，假设我有一个ID列，其值为A、B、C、D、E。我想分配一个1到2的随机数。所以在这个例子中，IDs A，B，E将被分配给随机数1，IDs C，D分配给2

ID   Random
A    1
C    2
A    1
B    1
E    1
D    2

另外，我有一个非常大的数据帧，所以速度非常重要

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更新：我之前尝试的是获取一个唯一的ID列表，然后为每个ID生成随机数，但我制作了一个数据帧并尝试合并这两个数据帧，这太耗时了。

多亏了S3DEV，他建议将字典映射到列，这要快得多

ID_list = df['ID'].unique()
random_list = np.random.randint(1, 2, size=len(ID_list))
dic = {ID_list[i]: random_list[i] for i in range(len(ID_list))} 
df['Random'] = df['ID'].map(dic) 

要修复您的方法（即创建端数据帧）：

n=10
ids=df[[“ID”]]。删除重复项（）
ids[“Random”]=np.Random.randint（1，n，len（ids））
ID.set_索引（“ID”，inplace=True）
df.set_索引（“ID”，原地=真）
df[“Random”]=ids[“Random”]
df.reset_索引（原地=真）

产出：

ID随机
0 A 6
1 C 7
2 A 6
3 B 4
4 E 1
5天6

您能否更新问题以显示您迄今为止的尝试/研究成果？一开始，我会说用

{id:num}

对来包装一个dict，并将它们映射到列中。不用担心，伙计，很高兴这有帮助。（请随意选择我的任何其他答案）。；-）