生成虚拟数据_以Python为工具
生成虚拟数据技术在现实生活中具有多个重要的应用领域。它为数据隐私保护、机器学习算法开发、数据处理和可视化等方面提供了实用且有价值的解决方案。尤其是能满足定制化需求的虚拟数据，在预期的方向上让数据定向随机。
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假设我们要研究某电子商务网站的用户购买行为，根据用户的特征开发机器学习算法预测他们是否会购买某个产品。
具体对于数据的部分相关要求如下：
可用的特征要求有10个，其中3个是类别数据（性别、年龄段、地区），
其中7个是数值数据（购买次数、浏览次数、平均购买金额等）。
数据的标签有4种类别（0代表未购买，1代表购买）。
要求数据中一共要有6125条样本，其中有缺失值的有342条。
性别中男性要占比大约41.25%，年龄中青年要占比大约74.36，中年要占比大约18.94%
代码示例如下：
import numpy as np
import pandas as pd
# 设置随机数种子，让随机具备一定的可控性
np.random.seed(42)
# 生成类别特征数据
gender = np.random.choice(['男', '女'], size=6125, p=[0.4125, 0.5875])
age_group = np.random.choice(['青年', '中年', '老年'], size=6125, p=[0.7436, 0.1894, 0.067])
region = np.random.choice(['北京', '上海', '广州', '深圳'], size=6125)
# 生成数值特征数据
purchase_count = np.random.randint(0, 50, size=6125)
view_count = np.random.randint(0, 100, size=6125)
avg_purchase_amount = np.random.uniform(10, 1000, size=6125)
total_purchase_amount = purchase_count * avg_purchase_amount
# 随机生成有缺失值的样本索引
missing_indices = np.random.choice(range(6125), size=342, replace=False)
# 标签数据
labels = np.random.randint(0, 4, size=6125)
# 生成DataFrame
data = pd.DataFrame({
'gender': gender,
'age_group': age_group,
'region': region,
'purchase_count': purchase_count,
'view_count': view_count,
'avg_purchase_amount': avg_purchase_amount,
'total_purchase_amount': total_purchase_amount,
'label': labels
})
# 设置缺失值
data.loc[missing_indices, ['purchase_count', 'view_count', 'avg_purchase_amount']] = np.nan
数据生成成功。
其中，在np.random.choice()函数中，我们使用了参数p来指定每个类别的概率分布。根据要求的占比，在选择’男’或’女’时，我们设置了男性概率为0.4125，女性概率为0.5875。在选择’青年’、'中年’或’老年’时，我们设置了青年的概率为0.7436，中年的概率为0.1894，老年的概率为0.067。
查看前20条数据：
data.head(20)
生成虚拟数据在机器学习和数据分析中扮演着重要的角色，它可以帮助我们研究、理解和解决实际问题，并为算法开发和模型评估提供有价值的资源。
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