あるカラムに含まれる文字列の値によってランダムデータの値のとる範囲を変えたい

Question

前提

Pythonのnumpyで作成するランダムデータに関する質問です。

ランダムデータを作成したいのですが、いくつか条件があります。
●Type”FF”
・Score1が150.0～160.0の範囲
・Score2が20.0～50.0の範囲
・Score3が20.0～40.0の範囲
●Type"SL"
・Score1が140.0～150.0の範囲
・Score2が-50.0～30.0の範囲
・Score3が-40.0～40.0の範囲

のように、ランダムで作成する中でもdf["Type"]の値によって、とる範囲を変化させたいです。

以下のコードのように、ランダムデータ全体の範囲指定はできたのですが、Typeでさらに範囲を区別する方法が分かりません。

詳しい方、ご教授の程よろしくお願いいたします。

該当のソースコード

## ランダムデータの作成
import pandas as pd
import numpy as np

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format

N = 1000
type = ["FF","SL"]
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({
    "Type":type,
    "Score1":np.random.sample(N) * 20.0 + 140.0,
    "Score2":np.random.sample(N) * 100.0 - 50.0,
    "Score3":np.random.sample(N) * 80.0 - 40.0,
})

追記（条件が3種以上の場合は？）

## ランダムデータの作成
import pandas as pd
import numpy as np

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format
type = ["FF","SL","CU"]
N = 1000
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({
    "Pitch Type":type,
    "Score1":[np.random.rand()*10+150 if t == "FF" elif np.random.rand()*20+130 if t == "SL" else np.random.rand()*10+140 for t in type],
    "Score2":[np.random.rand()*40+30 if t == "FF" else np.random.rand()*20+30 for t in type],
    "Score3":[np.random.rand()*20+20 if t == "FF" else np.random.rand()*30-10 for t in type],
})

追記（発生しているエラー）

  File "C:\Users\DELL\AppData\Local\Temp/ipykernel_18992/3232225939.py", line 13
    "Score1":[np.random.rand()*10+150 if t == "FF" elif np.random.rand()*20+130 if t == "SL" else np.random.rand()*10+140 for t in type],
                                                   ^
SyntaxError: invalid syntax

追記2 - 同じTypeであっても値は一定ではなくランダムに設定したい

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

pd.options.display.float_format="{:.2f}".format

type = ["FF","CU","SP","SL","SI","CB"]

N = 1000
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({"Type":type})
# Score1
df.loc[df.Type=="FF","Score1"] = np.random.rand()*10+150
df.loc[df.Type=="CU","Score1"] = np.random.rand()*10+140
df.loc[df.Type=="SP","Score1"] = np.random.rand()*10+130
df.loc[df.Type=="SL","Score1"] = np.random.rand()*10+120
df.loc[df.Type=="SI","Score1"] = np.random.rand()*10+145
df.loc[df.Type=="CB","Score1"] = np.random.rand()*20+100
# Score2
df.loc[df.Type=="FF","Score2"] = np.random.rand()*30+35
df.loc[df.Type=="CU","Score2"] = np.random.rand()*30+10
df.loc[df.Type=="SP","Score2"] = np.random.rand()*20+0
df.loc[df.Type=="SL","Score2"] = np.random.rand()*20-10
df.loc[df.Type=="SI","Score2"] = np.random.rand()*20+20
df.loc[df.Type=="CB","Score2"] = np.random.rand()*30-40
# Score3
df.loc[df.Type=="FF","Score3"] = np.random.rand()*30+15
df.loc[df.Type=="CU","Score3"] = np.random.rand()*30-10
df.loc[df.Type=="SP","Score3"] = np.random.rand()*30+10
df.loc[df.Type=="SL","Score3"] = np.random.rand()*40-30
df.loc[df.Type=="SI","Score3"] = np.random.rand()*20+30
df.loc[df.Type=="CB","Score3"] = np.random.rand()*10-25

#画像サイズ、軸サイズ調整
plt.figure(figsize=(11,11))
#各タイプの色を定義づけ
pitch_colors = {"FF":"b","SI":"c","SL":"r","SP":"g","CB":"pink","CU":"y"}
ax1 = plt.subplot(1,1,1)

# make ScatterPlot
ax1.axis([-70,70,-70,70])
x = df[["Score3"]]
y = df[["Score2"]]
#各タイプを色別でplot
for k in pitch_colors:
    df_selected = df[df['Type'] == k]
    if not df_selected.empty:
        df_selected.plot.scatter(x='Score3', y='Score2', marker='o', c=pitch_colors[k], s = 50, label=k, ax=ax1)
#プロットのグリッド線
ax1.grid(True,linestyle = "dotted")
# adding vertical line in data co-ordinates
ax1.axvline(0, c='silver', ls='-')
# adding horizontal line in data co-ordinates
ax1.axhline(0, c='silver', ls='-')
#凡例の表示
flg=12
ax1.legend(loc='upper left',fontsize=flg,title='Type')

###　追記2 -現状と理想
現状

理想（ランダムで作成したものではないため例です）

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.9、VSCode

Comments

[meg_]

> ランダムデータ全体の範囲指定はできたのですが、Typeでさらに範囲を区別する方法
やりたいことがよく分かりません。
欲しい結果のサンプルを提示いただけませんか？
⇒　これかな？と思った回答をしました。

Answer 1

下記の様な感じでしょうか？

N = 1000
type = ["FF","SL"]
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({
    "Type":type,
    "Score1":[np.random.rand()*10+150 if t == "FF" else np.random.rand()*10+140 for t in type],
    "Score2":[np.random.rand()*30+20 if t == "FF" else np.random.rand()*30+50 for t in type],
    "Score3":[np.random.rand()*20+20 if t == "FF" else np.random.rand()*80-40 for t in type],
})

#	Type	Score1	Score2	Score3
#0	SL	149.33	53.89	19.64
#1	SL	141.44	52.39	13.94
#2	SL	143.82	61.36	-4.54
#3	SL	148.84	70.24	-11.13
#4	SL	144.62	62.01	4.39
#...	...	...	...	...
#995	SL	143.74	67.70	12.42
#996	SL	148.16	58.54	35.10
#997	FF	152.93	44.50	27.76
#998	SL	147.17	52.88	-9.30
#999	FF	152.69	29.36	31.51

---

追加の質問への回答です。
下記のように書くことができます。※コードを一部修正しました。

N = 1000
type = ["FF","SL","CU"]
type = np.random.choice(type,size=N)
df = pd.DataFrame({"Type":type})
df.loc[df.Type=="FF", "Score1"] = np.random.sample(len(df[df.Type=="FF"]))*10+150
df.loc[df.Type=="SL", "Score1"] = np.random.sample(len(df[df.Type=="SL"]))*10+140
df.loc[df.Type=="CU", "Score1"] = np.random.sample(len(df[df.Type=="CU"]))*10+130
#	Type	Score1
#0	SL	146.079588
#1	SL	140.209451
#2	CU	137.696889
#3	SL	146.422702
#4	FF	151.401674
#...	...	...
#995	SL	149.747729
#996	SL	148.082197
#997	SL	143.090960
#998	FF	154.045560
#999	FF	152.727737

Comments

[8960]

>meg_ さん
ありがとうございます！
まさにこれでした。ちなみにですが仮に
type = ["FF","SL","CU"]
のようにtype（条件）が3種以上になったときはnp.raqndom.rand()以降どのように書くのでしょうか？
質問に追記しましたのでよろしくお願いいたします。

[meg_]

内包表記の場合は3つ以上の条件は使えないかと思います。別の書き方をしてください。一例を回答に追記しましたので参考にしてください。

[8960]

>meg_ さん
ありがとうございます！
想像通りのものが出来ました。助かりました。

[8960]

>meg_ さん
申し訳ありません。
グラフ化した段階で少し想像と違うことに気が付きました。
追記2としましたのでできればご確認お願いいたします。

現状では、Typeが同じだとランダムで入る数値も等しくなってしまいます。
理想は、Type＝FFで同じデータがあっても(Score2,Score3)が(40.5,30.2)の場合もあれば、(53.2,35.6)のデータも存在する、みたいな感じです。

[meg_]

失礼しました。ランダム値生成方法を見直しました。

[8960]

>meg_ さん
出来ました！
ご丁寧にありがとうございました。