我有一個 Pandas 函式，它接受一day列并為每一天分配/連接一個隨機時間（小時：分鐘：秒）。
pd.to_datetime(d['day']) pd.to_timedelta(np.random.randint(0,24*3600, size=len(d)), unit='s'))
示例輸出： 1/1/2021 19:00:22, 1/1/2021 3:21:34
這很有效，并在給定的一天生成隨機日期時間。然而，我想要的是在兩次之間有更多的隨機時間戳；就我而言，在上午 9:00 到晚上 7:00 之間。因此，該時間范圍之外的任何東西最終都會有更少的隨機值。
uj5u.com熱心網友回復：
np.random.choice通過為一天中的每一秒創建單獨的概率來使用。
# individual probability inside and outside the range 7-19
p_in = 0.8 / ((19-7)*3600)
p_out = 0.2 / (24*3600 - (19-7)*3600)
# array of probabilities
p = np.full(24*3600, p_out)
p[7*3600:19*3600] = p_in
# seconds in a day
t = np.arange(0, 24*3600)
>>> df['day'] pd.to_timedelta(np.random.choice(t, len(df), p=p), unit='s')
0 2021-11-03 18:18:30
1 2021-11-03 22:25:47
2 2021-11-03 15:04:09
3 2021-11-04 01:08:31
4 2021-11-03 17:51:53
...
117 2021-11-04 15:05:33
118 2021-11-04 07:12:58
119 2021-11-04 09:09:38
120 2021-11-05 00:17:58
121 2021-11-04 23:53:20
Length: 122, dtype: datetime64[ns]
您可以根據需要調整概率（0.8 / 0.2）。
>>> np.sum(p)
0.9999999999999999
>>> np.isclose(np.sum(p), 1)
True
演示
df = pd.DataFrame({'day': pd.date_range("2021-01-01", "2021-01-31", freq='D')})
df['day'] pd.to_timedelta(np.random.choice(t, len(df), p=p), unit='s')
# Output:
0 2021-01-01 08:03:53
1 2021-01-02 02:48:28 # outside
2 2021-01-03 06:37:24
3 2021-01-04 18:15:01
4 2021-01-05 10:36:53
5 2021-01-06 06:41:23 # outside
6 2021-01-07 10:33:09
7 2021-01-08 13:23:46
8 2021-01-09 08:47:57
9 2021-01-10 07:37:35
10 2021-01-11 04:57:13 # outside
11 2021-01-12 17:01:39
12 2021-01-13 13:58:16
13 2021-01-14 08:57:05
14 2021-01-15 08:04:10
15 2021-01-16 20:07:45 # outside
16 2021-01-17 02:42:26
17 2021-01-18 17:10:00
18 2021-01-19 08:22:52
19 2021-01-20 18:07:02
20 2021-01-21 14:40:18
21 2021-01-22 08:39:55
22 2021-01-23 18:54:33
23 2021-01-24 06:39:38 # outside
24 2021-01-25 14:41:48
25 2021-01-26 07:54:33
26 2021-01-27 05:34:36 # outside
27 2021-01-28 18:55:51
28 2021-01-29 09:37:26
29 2021-01-30 22:07:28 # outside
30 2021-01-31 10:39:51
dtype: datetime64[ns]
此處，范圍外有 7 個值，范圍內有 24 個值，因此分布為 0.226 和 0.774 (= 1.0)。它幾乎等于 0.2 / 0.8 的初始概率。
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