PythonとPandasを使用した乱数生成

PythonとPandasを使用して乱数を生成する方法について解説します。PythonのNumPyやPandasライブラリを使用すると、データ操作を効率的に進めることができます。

ランダムなテストデータの作成

PythonのNumPyやPandasを使用して、ランダムなテストデータを作成することができます。以下に、部屋番号と申し込み区分を持つテストデータを作成する例を示します。

import numpy as np
import pandas as pd

# 部屋番号と区分の設定
floor_set = np.arange(2, 14)  # 2から14未満
room_set = np.arange(1, 4)  # 1から4未満
order_set = np.arange(1, 5)  # 1から5未満
order_json = ['A', 'B', 'C', 'D']
order_dict = dict(zip(order_set, order_json))

# ランダムなテストデータの生成
trial_count = 10
floor_sample = np.random.choice(floor_set, trial_count)
room_sample = np.random.choice(room_set, trial_count)
order = np.random.choice(order_set, trial_count)

# データフレームの作成
df = pd.DataFrame({
    '部屋番号': [f'{f}{str(r).zfill(2)}' for f, r in zip(floor_sample, room_sample)],
    '区分': [order_dict[o] for o in order]
})

print(df)

このコードは、指定した範囲の部屋番号と区分をランダムに生成し、それらを組み合わせてテストデータを作成します。

まとめ

PythonとPandasを使用すると、ランダムなテストデータを簡単に生成することができます。これは、データ分析や機械学習の実験など、さまざまな場面で役立ちます。.