如何在for循环中控制Condition 3固定出现x次，其余随机选1/2

需求：现有代码会随机从3个条件中选择生成DataFrame的行条件，现在要改成每个分组中Condition 3固定选中x次，剩余次数随机选择Condition 1和2，外层循环次数由num_groups控制。

修改后的完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np

num_rows = 3
num_cols = 4
num_groups = 2
# 新增参数：每个分组中Condition3的固定选中次数
x = 1
# 合法性校验：避免x超出合理范围
if x < 0 or x > num_rows:
    raise ValueError("x必须是0到num_rows之间的整数")

dfs = []

for group in range(num_groups):
    df = pd.DataFrame()
    
    # 修改条件生成逻辑：固定x个Condition3，剩余随机选1/2，再打乱顺序
    conditions = [3] * x
    # 补充剩余行数的条件，仅从1、2中随机选择
    conditions += np.random.choice([1, 2], size=num_rows - x).tolist()
    # 打乱数组顺序，保证条件分布随机
    np.random.shuffle(conditions)

    for condition in conditions:
        if condition == 1:
            row_data = ['X'] * (num_cols // 2) + ['-'] * (num_cols // 2)
        elif condition == 2:
            row_data = ['-'] * (num_cols // 2) + ['X'] * (num_cols // 2)
        elif condition == 3:
            row_data = ['X'] * num_cols

        temp_df = pd.DataFrame([row_data])
        df = pd.concat([df, temp_df], ignore_index=True)

    dfs.append(df)

# 后续输出处理逻辑保持原有逻辑不变
out = pd.concat(dfs, keys=range(len(dfs)))
out.index = pd.MultiIndex.from_arrays([out.index.get_level_values(0),
                                       range(len(out))])

out = out.stack().unstack([0, -1], fill_value='.')
out = out.set_axis(range(out.shape[1]), axis=1)

print(out)

关键修改说明： #

• 新增参数x，明确每个分组中Condition3的固定出现次数，同时增加合法性校验避免参数错误
• 重构conditions数组生成逻辑：
  1. 先创建包含x个3的基础列表
  2. 用np.random.choice生成剩余行数的条件，仅从[1,2]中随机选取
  3. 用np.random.shuffle打乱整个列表，避免Condition3集中出现在固定位置
• 行生成、DataFrame拼接及后续输出逻辑保持原有逻辑不变

内容的提问来源于stack exchange，提问作者peter_parker