Pandas多级索引DataFrame无循环为对应operator的sc列赋随机数

不需要写任何显式循环，通过groupby分组赋值即可实现需求，核心代码如下：

import numpy as np

def assign_sc_values(group):
    current_op = group.name
    # 定位当前操作符对应的sc列
    target_cols = ('scalars', current_op)
    # 生成匹配行列数的0-100随机整数
    group[target_cols] = np.random.randint(0, 101, size=(len(group), len(df[target_cols].columns)))
    return group

# 按operator列分组后执行赋值
df = df.groupby(('operator', '', ''), group_keys=False).apply(assign_sc_values)

逻辑说明 #

• 按operator列的值对DataFrame做分组，相同操作符的行都会被分到同一组
• 对每个分组，直接获取对应操作符下的所有sc开头列，生成符合形状的随机整数批量赋值
• 所有遍历逻辑由pandas内部优化实现，无用户侧显式循环

运行后即可得到预期效果：只有每行operator值对应的sc列会被填充随机数，其余列保持NaN不变。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DinosRoar