使用高斯定律生成数据帧

Question

我想生成一个数据帧。在该数据帧中；日期"；使用时间戳必须是随机生成的我想使用高斯定律生成它。我知道函数random.gauss((，我有这样的代码：

from faker import Faker
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import timedelta
fake_parking = [
{'Licence Plate':fake.license_plate(), 
'Start_date':fake.date_time_between_dates(datetime_start='-2y', datetime_end='-1d'),
'Duration':fake.time_delta(end_datetime='+30d')
} for x in range(10000)]
df = pd.DataFrame(fake_parking)

在这里，我生成随机日期，我希望这些日期是以高斯定律为特征生成的

Answer 1

考虑到要生成的数据帧有三列：LicensePlate、Start Date和Duration，可以执行以下

import pandas as pd
import random 
import datetime as dt
import faker
fake = faker.Faker()
df = pd.DataFrame({
'LicensePlate': [fake.license_plate() for i in range(100)],
'Start Date': [dt.datetime.now() + dt.timedelta(seconds=random.gauss(0, 1000)) for i in range(100)],
'Duration': [dt.timedelta(seconds=random.gauss(0, 1000)) for i in range(100)]
})
[Out]:
LicensePlate                 Start Date                 Duration
0       XV 5129 2022-10-18 12:59:29.287650   0 days 00:24:58.640538
1      91-60124 2022-10-18 13:21:41.058608 -1 days +23:43:29.201520
2        733TBH 2022-10-18 13:26:30.057752 -1 days +23:43:59.308018
3       955 YJB 2022-10-18 13:48:31.069223   0 days 00:08:14.982752
4       0-82573 2022-10-18 13:00:43.735401   0 days 00:02:33.887666
..          ...                        ...                      ...
95      MHS 812 2022-10-18 13:29:13.169237   0 days 00:12:18.462455
96      D66-19E 2022-10-18 13:22:49.714652 -1 days +23:42:44.846897
97      SGW 257 2022-10-18 13:12:32.425996 -1 days +23:47:04.114940
98      K16-80P 2022-10-18 13:42:09.283379 -1 days +23:39:17.864417
99     28-83111 2022-10-18 13:03:26.028862   0 days 00:03:46.996096

注意：

• 一种是使用faker生成假车牌。

• 为了确保它遵循正态/高斯分布，可以使用random.gauss。可以相应地调整平均值和标准偏差。