start_date = '2021/01/01' end_date = '2021/12/31' name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] date_list = [fake.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] 修改

这段代码使用了 Faker 库生成了一个包含 100 个元素的名字列表 name_one 和一个包含 20 个元素的名字列表 name_two，以及一个包含 100 个日期对象的日期列表 date_list（这些日期对象都介于 start_date 和 end_date 之间）。

要修改这段代码，可以更改 start_date 和 end_date 的值，以改变日期范围。例如，将它们分别更改为 '2022/01/01' 和 '2022/12/31'，即可将日期范围改为 2022 年。

另外，如果需要修改生成的列表的大小，可以更改相应的循环次数（即 for i in range(...) 中的 ... 部分）。例如，将 name_one 的大小改为 50，可以将其修改为 [fake.name() for i in range(50)]。

最后，如果需要生成其他类型的随机数据，可以查看 Faker 库提供的其他方法，并根据需要进行调整。

相关问题

name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] date_list = [fake.date_between(start_date=f'{2020}-1-1', end_date=f'{2020}-12-31') for i in range(100)] print(name_one) print(name_two) print(date_list)

这是一段使用Python中的faker库生成随机数据的代码。

name_one列表包含100个随机生成的名字，name_two列表包含20个随机生成的名字。

date_list包含100个随机生成的日期，这些日期都在2020年的1月1日和12月31日之间。

当运行这段代码时，会先生成这些随机数据，然后分别打印出name_one列表、name_two列表和date_list列表。

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

根据您的代码，我看到您想要生成一些假的数据并进行一些处理。如果您想要将 `name_two` 列表中的每个元素与 `data_df2` 中的每个元素随机组合，可以尝试以下代码：

import random
from faker import Faker
import pandas as pd

fake = Faker()

name_one = [fake.name() for i in range(100)]
name_two = [fake.name() for i in range(20)]
data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls")
data_df2 = data_df1["部门"].unique()

data_df3 = []

for i in range(150):
    prefix = random.choice(data_df2)
    if random.random() < 0.5:
        suffix = random.choice(name_two)
    else:
        suffix = random.choice(name_one)
    data_df3.append(prefix + " " + suffix)

data_df3 = pd.DataFrame(data_df3, columns=["新员工姓名"])
print(data_df3)

这样，您会得到一个名为 `data_df3` 的 Pandas 数据帧，其中包含了 `data_df2` 中的每个元素和 `name_one` 或 `name_two` 中的随机元素组合而成的新员工姓名。