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ランダムなデータを作成したい

実数型、整数型、カテゴリ型のそれぞれについて、ランダムな値を取る列を作成する方法を解説します。ダミーデータを作成するときなどに利用できます。

説明

ランダムなデータを生成するスクリプトについて解説します。具体的には、次の4つのデータの生成方法を解説します。

  1. 正規分布に従うランダムな実数列
  2. ある範囲での一様分布に従うランダムな実数列
  3. ある範囲の整数値をランダムにとる整数列
  4. 予め決めた値の中から、ランダムに値を抽出するカテゴリ列

出力イメージ

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使い方

  1. 入力とするデータはないので、シナリオエリアを右クリックし、「Pythonスクリプトを追加」をクリックし、Python script を配置します。

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  1. 入力とするデータはないので、パラメータ設定画面を開き、「入力設定」の「－」をクリックし、入力を空にします。

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  1. スクリプトを次のように書き替えます。このスクリプトでは、

    • 平均0, 標準偏差1の正規分布に従うランダムな実数列
    • 0～10までの実数値が一様に分布するランダムな実数列
    • 0～10までの整数値が一様に分布するランダムな整数列
    • a, b, c の3つの文字がランダムに出現するカテゴリ列

の4列を作成しています。

from msi.common.dataframe import DataFrame
import random

# ランダムシード、再実行時に同様の結果が出力されるように、定数を入れています。
random.seed(42)

# データの行数
row_length = 100000

# データフレームのもととなる辞書

dataframe_dict = {
    "実数列（正規分布）":[ random.normalvariate(mu=0,sigma=1) for i in range(row_length) ], # 平均0,標準偏差1の 正規分布
    "実数列（一様分布）":[ random.uniform(0,10) for i in range(row_length) ], # [0,10] の区間での 一様分布
    "整数列": [ random.randint(0,10) for i in range(row_length) ], # 0～10 までの整数値
    "カテゴリ列": random.choices(["a","b","c"],k=row_length) # ["a","b","c"] からランダムに選択
}

result = DataFrame(dataframe_dict)
  1. 実行をクリックします。

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実行が終了したら可視化画面から可視化結果を確認します。

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「実数列（正規分布）」列は、各値が平均0標準偏差1の正規分布に従う乱数から生成されたランダムな列です。

「実数列（一様分布）」列は、各値が0以上10以下の一様分布に従う乱数から生成されたランダムな値の列です。

「整数列」列は、整数値0～10のうちのランダムな値の列です。

「カテゴリ列」列は、"a","b","c" いずれかの値がランダムに出現する列です。

分析への応用

列の変更

Python script で出力されるデータは、スクリプト内の

# データフレームのもととなる辞書

dataframe_dict = {
    "実数列（正規分布）":[ random.normalvariate(mu=0,sigma=1) for i in range(row_length) ], # 平均0,標準偏差1の 正規分布
    "実数列（一様分布）":[ random.uniform(0,10) for i in range(row_length) ], # [0,10] の区間での 一様分布
    "整数列": [ random.randint(0,10) for i in range(row_length) ], # 0～10 までの整数値
    "カテゴリ列": random.choices(["a","b","c"],k=row_length) # ["a","b","c"] からランダムに選択
}

の部分に基づいて作成されています。

列名や列の性質を変えるにはdataframe_dictを編集しましょう。

例えば、「年齢」という列名で、20から60までのランダムな整数値を埋めたい場合は次のようにdatafrane_dictを書き替えて実行します。

from msi.common.dataframe import DataFrame
import random

# ランダムシード、再実行時に同様の結果が出力されるように、定数を入れています。
random.seed(42)

# データの行数
row_length = 100000

# データフレームのもととなる辞書
# dataframe_dict の値変更
dataframe_dict = {
    "年齢": [ random.randint(20,60) for i in range(row_length) ] # 20～60 までの整数値
}

result = DataFrame(dataframe_dict)

この時の実行結果は次のようになります。

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行数の変更

スクリプト内のrow_lengthという変数によって決められています。

例えば、行数を10としたい場合はrow_length=10とします。

OnePoint

ランダムシード

スクリプトに、random.seed(42)という記述があります。再実行時にも、最初に実行したときと同様の乱数が得られ、結果が再現されます。random.seed(42)という記載がない場合には、実行ごとに出力データの値が変わってしまう場合があります。

実行ごとに出力データの値を変えない場合は、random.seed(42)は消さないようにしましょう。

なお、random.seed(42)の 42 はランダムシードと呼ばれる値で、乱数の元となる値です。この値を変えると、異なる乱数を生成することが出来ます。

random モジュール

乱数の生成には、Python 標準ライブラリの random というモジュールを利用しています。

今回乱数の生成のために random モジュールの次の関数を利用しています。

関数名 説明
random.normalvariate(mu=0.0, sigma=1.0) 正規分布です。 mu は平均で、 sigma は標準偏差です。
random.uniform(a, b) a <= b であれば a <= N <= b 、b < a であれば b <= N <= a であるようなランダムな浮動小数点数 N を返します。
random.randint(a, b) a <= N <= b であるようなランダムな整数 N を返します。
random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) population から重複ありで選んだ要素からなる大きさ k のリストを返します。

random モジュールのその他の関数の使い方については、Python のドキュメントをご参照ください。

関連項目