【pandas小技巧】--创建测试数据
学习pandas的过程中，为了尝试pandas提供的各类功能强大的函数，常常需要花费很多时间去创造测试数据。
在pandas中，快速创建测试数据可以更快的评估 pandas 函数。
通过生成一组测试数据，可以评估例如 read_csv、read_excel、groupby等函数，以确保这些函数在处理不同数据格式和结构时都能正常工作。
本篇介绍一些快速创建测试数据的方法，提高学习pandas的效率。
1. 一般方法
一般创建测试数据的有两种：
- 一种是直接创建每行每列的数据
- 用 numpy 随机生成二维数组
1.1. 直接创建数据
这种方式之前的视频中已经多次使用，直接创建数据虽然麻烦，但好处是每个数据都可控，不论是数据类型还是值都高度可控。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{
"数学": [100, 88, 94, 76, 84],
"语文": [98, 80, 86, 76, 90],
"英语": [95, 91, 86, 95, 83],
},
index=["小红", "小明", "小汪", "小李", "小张"],
)
df
1.2. 随机二维数组
随机生成二维数组需要用到numpy库，通过 numpy生成随机二维数据，然后将其转换为pandas的DataFrame。
比如，下面生成一个3行4列的随机数据：
pd.DataFrame(np.random.rand(3, 4))
上面的数据是随机的，每次运行产生的结果会不一样。
随机创建数据时，也可以设置索引和列名。
pd.DataFrame(
np.random.rand(3, 4),
index=["row1", "row2", "row3"],
columns=["col1", "col2", "col3", "col4"],
)
2. 特殊技巧
上面介绍随机生成数据的方法只能生成浮点型数据，而且索引和列名都只能是默认的自增数字，数据的多样性不够。
下面介绍pandas自身提供的一些随机生成数据方法，可以生成不同类型的随机数据。
2.1. makeDataFrame
makeDataFrame() 方法会随机创建一个 30x4 的数据集。
df = pd.util.testing.makeDataFrame()
print(df.shape)
df.head()
索引是随机字符串。
2.2. makeMissingDataFrame
makeMissingDataFrame() 方法会随机创建一个 30x4 包含缺失值的数据集，缺失值的位置也是随机的。
df = pd.util.testing.makeMissingDataframe()
print(df.shape)
df.head()
2.3. makeTimeDataFrame
makeTimeDataFrame() 方法会随机创建一个 30x4 包含的数据集，索引是自增的日期。
df = pd.util.testing.makeTimeDataFrame()
print(df.shape)
df.head()
2.4. makeMixedDataFrame
makeMixedDataFrame()方法会随机创建一个 5x4的数据集，其中列的类型是多样的，有字符串，日期和数值。
df = pd.util.testing.makeMixedDataFrame()
print(df.shape)
df
3. 补充
上面介绍的方法生成的数据集不大，如果需要生成数据量较大的数据集的话，可以循环生成DataFrame，然后再拼接在一起。
上面介绍的方法，每次生成的数据集的值是随机的，不用担心拼接后全是重复的数据。
此外，除了上面介绍的方法之外，pd.util.testing 还有其他一些创建数据的方法，欢迎大家去探索，使用。