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:
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