Question

我想使用Pandas来考虑权重，随机选择一个值。

df：

   0  1  2  3  4  5
0  40  5 20 10 35 25
1  24  3 12  6 21 15
2  72  9 36 18 63 45
3  8   1  4  2  7 5
4  16  2  8  4 14 10
5  48  6 24 12 42 30

我知道使用np.random.choice，例如：

x = np.random.choice(
  ['0-0','0-1',etc.], 
  1,
  p=[0.4,0.24 etc.]
)

所以，我希望使用与np.random.choice df类似的样式/替代方法获得输出，但使用Pandas。与上面手动插入值相比，我想以更有效的方式这样做。

使用np.random.choice我知道所有值必须加起来为1。我不确定如何解决这个问题，也不确定使用Pandas根据权重随机选择一个值。

当引用输出时，如果随机选择的权重是例如40，那么输出将是0-0，因为它位于column 0，row 0等等。< / p>

Answer 1

堆叠DataFrame：

stacked = df.stack()

标准化权重（使它们加起来为1）：

weights = stacked / stacked.sum()
# As GeoMatt22 pointed out, this part is not necessary. See the other comment.

然后使用示例：

stacked.sample(1, weights=weights)
Out: 
1  2    12
dtype: int64

# Or without normalization, stacked.sample(1, weights=stacked)

DataFrame.sample方法允许您从行或列中进行采样。考虑一下：

df.sample(1, weights=[0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05])
Out: 
    0  1   2  3   4   5
1  24  3  12  6  21  15

选择一行（第一行有40％几率，第二行有30％几率等）。

这也是可能的：

df.sample(1, weights=[0.4, 0.3, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05], axis=1)
Out: 
   1
0  5
1  3
2  9
3  1
4  2
5  6

相同的过程，但有40％的机会与第一列相关联，我们正在从列中进行选择。但是，您的问题似乎暗示您不想选择行或列 - 您想要选择内部的单元格。因此，我将尺寸从2D更改为1D。

df.stack()

Out: 
0  0    40
   1     5
   2    20
   3    10
   4    35
   5    25
1  0    24
   1     3
   2    12
   3     6
   4    21
   5    15
2  0    72
   1     9
   2    36
   3    18
   4    63
   5    45
3  0     8
   1     1
   2     4
   3     2
   4     7
   5     5
4  0    16
   1     2
   2     8
   3     4
   4    14
   5    10
5  0    48
   1     6
   2    24
   3    12
   4    42
   5    30
dtype: int64

因此，如果我现在从中进行采样，我将对一行和一列进行采样。例如：

df.stack().sample()
Out: 
1  0    24
dtype: int64

选择第1行和第0列。

熊猫随机加权选择

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