np.where()只计算一次np.random.choice() - pandas

np.where()是pandas库中的一个函数，用于根据指定的条件返回一个新的数组或Series，其中满足条件的元素被替换为指定的值，不满足条件的元素保持不变。

np.random.choice()是numpy库中的一个函数，用于从给定的一维数组中随机选择元素。它可以接受一个数组作为参数，并从该数组中随机选择一个元素返回。

在使用np.where()时，如果条件中包含了np.random.choice()函数，那么np.random.choice()函数只会被计算一次，并且其返回值将被用于条件判断。这是因为np.where()函数在执行时会对条件进行求值，并将满足条件的元素替换为指定的值。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建一个随机数组
arr = np.random.randint(0, 10, size=(5, 5))
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])

# 使用np.where()根据条件替换元素
df['F'] = np.where(df['A'] > np.random.choice(df['B']), 'Yes', 'No')

print(df)

在上面的代码中，我们创建了一个5x5的随机数组，并将其转换为DataFrame。然后，我们使用np.where()函数根据条件df['A'] > np.random.choice(df['B'])替换了DataFrame中的元素。其中，条件中的np.random.choice(df['B'])只会被计算一次，并在整个DataFrame中使用相同的值进行条件判断。

关于np.where()和np.random.choice()的更多详细信息，可以参考以下链接：