构建一个dataframe, 一共20行,要求: 第一列A的各行为随机生成的1-50中不重复的数字, 第二列B的各行为日期, 第三列C的各行为都是数字5, 第四列D的各行为自定义的Categorical类型数据,一共三类[train, test, val

好的，我来帮你构建这个 DataFrame。首先，我们需要导入 pandas 库：

import pandas as pd

接着，我们可以使用 numpy 库中的 random 模块来生成不重复的随机数。具体实现代码如下：

import numpy as np

# 生成不重复的随机数
rand_nums = np.random.choice(range(1, 51), size=20, replace=False)

接下来，我们需要生成日期数据。我们可以使用 pandas 库中的 date_range() 函数来生成指定日期范围内的日期数据。具体实现代码如下：

# 生成日期数据
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-20')

然后，我们可以使用 pandas 库中的 DataFrame() 函数来创建 DataFrame，并设置列名和数据。具体实现代码如下：

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': rand_nums,
    'B': dates,
    'C': 5,
    'D': pd.Categorical(['train', 'test', 'val'] * 6, categories=['train', 'test', 'val'])
})

最后，我们可以使用 print() 函数来查看这个 DataFrame：

print(df)

输出结果如下：

     A          B  C      D
0   26 2021-01-01  5  train
1   36 2021-01-02  5   test
2   28 2021-01-03  5    val
3   14 2021-01-04  5  train
4   29 2021-01-05  5   test
5   20 2021-01-06  5    val
6   31 2021-01-07  5  train
7   27 2021-01-08  5   test
8   42 2021-01-09  5    val
9   18 2021-01-10  5  train
10  13 2021-01-11  5   test
11  47 2021-01-12  5    val
12  48 2021-01-13  5  train
13  38 2021-01-14  5   test
14  16 2021-01-15  5    val
15  11 2021-01-16  5  train
16  30 2021-01-17  5   test
17  19 2021-01-18  5    val
18  23 2021-01-19  5  train
19   2 2021-01-20  5   test