Question

大家，我有一个OrderID，如下面第一列所示。在第二列中，我需要根据以下标准随机分配客户ID：

给定相同的OrderID，CustomerID应该相同; CustomerID可以重复1次以上，但由于客户可以多次购买，因此可以限制5次。例如，客户123有两个OrderID：A01和A03。

OrderID CustomerID
A01 123
A01 123
A02 145
A03 123
A02 145

以下是我的尝试，但没有达到我的目的。

np.random.seed(0)
df['CustomerID'] = np.random.randint(100, 999, len(df))

Answer 1

根据您的语法，我假设您正在使用pandas（我在您的原始帖子中添加了pandas标记）。您可以找到更好的方法来实现此目的，但这是一种方法，通过创建一个名为customers的单独数据框，其中仅包含您的唯一订单ID和每个的随机int，然后将其与原始数据框合并：

如果您从仅包含OrderID的数据框开始：

import pandas as pd
import numpy as np

# Original df:
>>> df
  OrderID
0     A01
1     A01
2     A02
3     A03
4     A02

customers = pd.DataFrame({'OrderID':df['OrderID'].unique(), 
                     'CustomerID':np.random.randint(100,999, len(df['OrderID'].unique()))})

df = df.merge(customers, on='OrderID')

# New df:
>>> df
  OrderID  CustomerID
0     A01         513
1     A01         513
2     A02         279
3     A02         279
4     A03         655

Answer 2

试一试

    import uuid
order_ids_map = {} # mapping order ids to customer ids
order_ids = ['A01', 'A01', 'A02', 'A03', 'A02']

for order_id in order_ids:
    if order_id not in order_ids_map:   # create new customer id
        customer_id = uuid.uuid4()
        order_ids_map[order_id] = customer_id
    print str.format('customer id for order id {0} is {1}', order_id, str(customer_id))
# now order_ids_map contains a map between order_ids and customer_ids

python随便的customerID

2 个答案: