Python 随机抽样和数据帧

我有下面的数据帧cr_df，它显示ID1转换为ID2的速率

ID1 ID2 Conversion Rate 0 1 A 0.046562 1 1 B 0.315975 2 1 C 0.577998 3 1 D 0.059465 4 2 A 0.6 5 2 B 0.4 ID1-ID2转换率 01 A 0.046562 1 B 0.315975 2 1 C 0.577998 31 D 0.059465 4.2 A 0.6 5 2 B 0.4 然后我有另一个数据帧，raw_df，格式为ID1，例如：

ID1 Value 0 1 100 1 2 200 ID1值 0 1 100 1 2 200 我的目标是以ID2格式输出数据帧final_df，如下所示：

ID2 Value 0 C 100 1 A 200 ID2值 0摄氏100度 1A 200 其中，来自ID1的映射包括选择0和1之间的随机值，并根据转换率选择ID2

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我怎样才能在熊猫身上做到这一点？（是否需要使用.apply？

您可以执行以下组合操作：

• 要对行进行加权随机选择，请使用中的答案；具体来说，使用

  df[转换率]

  给出的权重对

  范围（len（df））进行加权选择
  

• 要选择具有给定索引的行，请参见

• 要将生成的数据帧与第二个数据帧连接起来，请使用

鉴于此设置：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ID1': [1]*4+[2]*2, 'ID2':list('ABCDAB'), 
    'Conversion Rate': [0.046562, 0.315975, 0.577998, 0.059465, 0.6, 0.4]})
raw_df = pd.DataFrame({'ID1': [1,2], 'Value':[100, 200]})

您可以定义一个函数

random_id2

：

def random_id2(x):
    return np.random.choice(x['ID2'], p=x['Conversion Rate'].values)

并使用

groupby/apply

：

id2 = df.groupby(['ID1']).apply(random_id2)

获取序列

ID1
1    C
2    A
dtype: object

然后，您可以通过将

raw_df['ID1']

值映射到

id2

值来构建

final_df

：

final_df = raw_df.copy()
final_df['ID1'] = final_df['ID1'].map(id2)
final_df = final_df.rename(columns={'ID1': 'ID2'})

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屈服

  ID2  Value
0   C    100
1   A    200

  ID2  Value
0   C    100
1   A    200