Comment créer un DataFrame d'entiers aléatoires avec Pandas?

Je sais que si j'utilise randn,

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))

me donne ce que je recherche, mais avec des éléments d'une distribution normale. Mais que faire si je voulais juste des entiers aléatoires?

randintfonctionne en fournissant une plage, mais pas un tableau comme le randnfait. Alors, comment puis-je faire cela avec des entiers aléatoires entre une certaine plage?

numpy.random.randintaccepte un troisième argument ( size), dans lequel vous pouvez spécifier la taille du tableau de sortie. Vous pouvez l'utiliser pour créer votre DataFrame-

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

Ici - np.random.randint(0,100,size=(100, 4))- crée un tableau de sortie de taille (100,4)avec des éléments entiers aléatoires entre [0,100).

Démo -

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

qui produit:

     A   B   C   D
0   45  88  44  92
1   62  34   2  86
2   85  65  11  31
3   74  43  42  56
4   90  38  34  93
5    0  94  45  10
6   58  23  23  60
..  ..  ..  ..  ..

La méthode recommandée pour créer des entiers aléatoires avec NumPy ces jours-ci est d'utiliser numpy.random.Generator.integers. ( documentation )

import numpy as np
import pandas as pd

rng = np.random.default_rng()
df = pd.DataFrame(rng.integers(0, 100, size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df
----------------------
      A    B    C    D
 0   58   96   82   24
 1   21    3   35   36
 2   67   79   22   78
 3   81   65   77   94
 4   73    6   70   96
... ...  ...  ...  ...
95   76   32   28   51
96   33   68   54   77
97   76   43   57   43
98   34   64   12   57
99   81   77   32   50
100 rows × 4 columns