Python Pandas:根据％随机分配对照组与治疗组

Question

我正在从事实验设计，在该设计中，我需要通过预先存在的分组将数据框架DF通过％将数据划分为对照组。

这是DataFrame DF：

df.head()
customer_id | Group | many other columns
ABC             1
CDE             1
BHF             2
NID             1
WKL             2
SDI             2
pd.pivot_table(df,index=['Group'],values=["customer_id"],aggfunc=lambda x: len(x.unique()))
Group 1  : 55394
Group 2  : 34889

现在，我需要在DF中添加标记为"标志"的列。对于第1组，我想随机分配50％的"控制"和50％的"测试"。对于第2组，我想随机分配40％的"控制"和60％的"测试"。

我正在寻找的输出：

customer_id | Group | many other columns | Flag
ABC             1                          Test
CDE             1                          Control
BHF             2                          Test
NID             1                          Test
WKL             2                          Control
SDI             2                          Test

Answer 1

我们可以使用numpy.random.choice（）方法：

In [160]: df['Flag'] = 
     ...: df.groupby('Group')['customer_id']
     ...:   .transform(lambda x: np.random.choice(['Control','Test'], len(x), 
                                                  p=[.5,.5] if x.name==1 else [.4,.6]))
     ...:
In [161]: df
Out[161]:
  customer_id  Group     Flag
0         ABC      1  Control
1         CDE      1     Test
2         BHF      2     Test
3         NID      1  Control
4         WKL      2     Test
5         SDI      2  Control

更新：

In [8]: df
Out[8]:
  customer_id  Group
0         ABC      1
1         CDE      1
2         BHF      2
3         NID      1
4         WKL      2
5         SDI      2
6         XXX      3
7         XYZ      3
8         XXX      3
In [9]: d = {1:[.5,.5], 2:[.4,.6], 3:[.2,.8]}
In [10]: df['Flag'] = 
    ...: df.groupby('Group')['customer_id'] 
    ...:   .transform(lambda x: np.random.choice(['Control','Test'], len(x), p=d[x.name]))
    ...:
In [11]: df
Out[11]:
  customer_id  Group     Flag
0         ABC      1     Test
1         CDE      1     Test
2         BHF      2  Control
3         NID      1  Control
4         WKL      2  Control
5         SDI      2     Test
6         XXX      3     Test
7         XYZ      3     Test
8         XXX      3     Test