各行の1列だけが1、他は全て0のデータフレームを乱数で作りたい

Question

pythonのnumpyもしくはpandasを使って、以下のように、各行のうち1列だけ1、他は0の行列を作りたいと思っています。
（行数は数十〜数百万行）。これをどのように実装したらいいいでしょうか？np.random.randintだと、1列のみ1という条件を達成できませんでした。

作成したい行列（行数は実際数十万〜数百万行）

列1	列2	列3	列4
0	0	0	1
1	0	0	0
0	1	0	0
0	0	0	1
0	0	0	1
0	1	0	0
1	0	0	0

Answer 1

pandas.get_dummiesを使うと、こういう感じです。

>>> import pandas as pd
>>> import random
>>>
>>> df_temp = pd.DataFrame({'value': [random.randint(1,4) for _ in range(7)]})
>>> df = pd.get_dummies(df_temp['value'])
>>> print(df)
   1  2  3  4
0  0  0  1  0
1  0  1  0  0
2  0  0  0  1
3  0  1  0  0
4  1  0  0  0
5  0  0  0  1
6  0  0  1  0

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[MagMag]

ありがとうございます！
for文を使わず、また、内容も（私レベルで）わかりやすかったのでBAとさせていただきました！
get_dummiesとは思いつきませんでした。

Answer 2

最初に０行列を作り、randintでは1にする列位置を求めて、その位置に1をセットすればよいでしょう。

import numpy as np

SIZE = (10,4)
a = np.zeros(SIZE)
idx = np.random.randint(0,SIZE[1], (SIZE[0]))
a[np.arange(SIZE[0]),idx] = 1
print(a)
"""
[[0. 1. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [1. 0. 0. 0.]]
"""

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[MagMag]

ありがとうございました！

Answer 3

import numpy as np
import pandas as pd
from itertools import permutations
import random

l = permutations('0001',4)
lst = [list(i) for i in l]
ll = []
for _ in range(10000):
    ll.append(random.choice(lst))
df = pd.DataFrame(ll,columns=['A','B','C','D'])
print(df.shape)
df.head()

numpyだといい感じでできるんでしょうか？
rangeで行数は調整してください。

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[MagMag]

ありがとうございました！