如何将列表数据均匀随机分配至Pandas DataFrame的列中？

可以通过构造重复列表+随机打乱的方式实现，步骤如下：

1. 构造每个用户重复指定次数的列表
   因为你的DataFrame有100行，4个用户，每个需要出现25次，直接将用户列表重复25次即可得到总长度为100的列表：

   users = ['a','b','c','d']
   # 每个用户重复25次，总长度4*25=100
   user_pool = users * 25
   

2. 随机打乱列表顺序
   使用numpy或pandas的随机打乱方法，让列表顺序完全随机，每次运行结果不同：

   import numpy as np
   # 原地打乱列表
   np.random.shuffle(user_pool)
   

   或者用pandas的采样方式实现打乱：

   import pandas as pd
   user_pool = pd.Series(user_pool).sample(frac=1, random_state=None).tolist()
   

3. 赋值给DataFrame的目标列
   最后将打乱后的列表直接赋值给X的users列：

   X['users'] = user_pool
   

这样处理后，每个用户恰好出现25次，且每次运行的分配顺序都是随机的，完全符合你的需求。

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