Pandas: ０か1の乱数を条件付で発生させる。

Question

前提・実現したいこと

以下のようなデータセットがあります。
df = pd.Series({"office_id":[0,0,0,6,6,7,8,14,14,14,14,15,15]})

ここに、 office_idを条件において、0か1かの乱数を発生させて、それをSeriesに結合させてデータフレームを作りたいです。

具体的には、
office_id == 0　のサンプルは３つあるが、そのうちランダムで一つだけ1 あとは0
office_id == 6　のサンプルは２つあるが、そのうちランダムで一つだけ1　あとは0
office_id == 7　のサンプルは1つしかないため、必ず1 をとる。
としたいです。

結果として、
df_new = pd.DataFrame({
"office_id":[0, 0, 0, 6, 6, 7, 8, 14, 14, 14, 14, 15, 15],
"random": [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0 ,0 ,1 ,1 ,0]})
といったDataFrameを複数作りたいです。

試したこと

条件なしにただ0か１の乱数の発生はできましたが、
条件付でどうやってやるのかわからなかったため質問しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

よろしくお願いいたします！

Answer 1

office_id にて groupby() を行い、グループ化したDataFrameより、１つを random.choice() にて選択するという方法はどうでしょうか。

import pandas as pd
import random

df = pd.DataFrame({'office_id':[0,0,0,6,6,7,8,14,14,14,14,15,15]})

df.loc[:, 'random'] = 0
for idx, grp in df.groupby('office_id'):
    df.loc[random.choice(grp.index), 'random'] = 1
print(df)
#    office_id  random
#0           0       0
#1           0       0
#2           0       1
#3           6       1
#4           6       0
#5           7       1
#6           8       1
#7          14       1
#8          14       0
#9          14       0
#10         14       0
#11         15       0
#12         15       1

Answer 2

以下のようにして条件付きの数列を求めることができます。
ポイントはCounterで数毎の個数を算出し、その数内でのランダム選択位置を控えておく点です。

import pandas as pd
from collections import Counter
import random

df = pd.Series({"office_id":[0,0,0,6,6,7,8,14,14,14,14,15,15]})

counter = Counter(df[0]) # Counter({14: 4, 0: 3, 6: 2, 15: 2, 7: 1, 8: 1})
rnd_pos = {} # 数値毎のランダム選択位置
cur_pos = {} # 数値毎の現在の位置
for k,v in counter.items():
    rnd_pos[k] = random.randrange(0,v)
    cur_pos[k] = 0
print(rnd_pos) # {0: 2, 6: 0, 7: 0, 8: 0, 14: 0, 15: 1} など

rand_col = [] # 求める数列
for v in df[0]:
    val = 0
    if cur_pos[v] == rnd_pos[v]:
        val = 1
    rand_col.append(val)
    cur_pos[v] += 1

print(rand_col) # [0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1] など

Comments

[tatpka]

うまく作ることができました！ありがとうございます！