用faker date_list = [fk.date() for i in range(100)] 改成随机2020年一年内的日期
时间: 2024-02-13 17:03:53 浏览: 30
可以使用Python第三方库 `faker` 来生成随机日期。首先需要安装 `faker` 库,可以使用以下命令:
```
pip install faker
```
安装完成后,可以使用以下代码来生成随机日期:
```python
from faker import Faker
import datetime
fake = Faker()
start_date = datetime.date(2020, 1, 1)
end_date = datetime.date(2020, 12, 31)
date_list = [fake.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)]
```
这个代码中,首先导入 `Faker` 类并创建一个 `fake` 对象。然后,定义起始日期和截止日期。最后,使用列表推导式来生成100个随机日期。使用 `date_between` 方法来生成指定范围内的随机日期。
相关问题
name_list = [fk.name() for i in range(100)] date_list = [fk.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)] df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list}) print(df) list_one=["tas","stt","ii"] n=100 for i in range(n): print(random.choice(list_one)) 改进
好的,根据您的要求,我将会对代码进行改进,实现以下功能:
1. 使用`Faker`库随机生成100组姓名和日期,并将其存储到`DataFrame`中。
2. 使用`random`库随机从`list_one`中选择一个元素,生成100次。
改进后的代码如下:
```python
import random
from faker import Faker
import pandas as pd
# 初始化Faker对象
fk = Faker(locale='zh_CN')
# 随机生成100组姓名和日期,并存储到DataFrame中
name_list = [fk.name() for i in range(100)]
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-12-31'
date_list = [fk.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date) for i in range(100)]
df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list})
print(df)
# 随机选择list_one中的元素,并生成100次
list_one = ["tas", "stt", "ii"]
n = 100
for i in range(n):
print(random.choice(list_one))
```
希望这个改进后的代码满足了您的需求。
#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:
```python
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。