Tirage aléatoire avec nombre d'occurrence défini

Bonjour,

Je ne suis pas sûr que le titre soit très clair.
Je suis sous databricks et je cherche à créer un tirage aléatoire à partir de 2 dataframe.
Le premier (df_1) contient 2 colonnes : "contenant", "volume" et le deuxième (df_2) une colonne : "identifiant"
La colonne contenant contient un nombre de variables non fixe. Le volume est un entier.
L'identifiant un numéro.
Pièce jointe 645458
Je souhaite ajouter une colonne à df_2 pour que chaque valeur de "contenant" apparaisse x fois (sachant x est la valeur de "volume" correspondant dans df_1).

Lorsque le tirage est fixe (même volume pour tout le monde), je m'en suis bien tiré en créant une liste de répétition de type

Code:

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1 2 3

mavar_repeated = [] for valeur in mavar: mavar_repeated.extend([valeur] * nombre_de_valeurs)

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Mais je n'arrive pas à aller plus loin.
J'ai bien essayé de travailler sur des dictionnaires ou avec une udf utilisant array, mais c'est très au dessus de mes compétences...
Je vous remercie pour votre aide.

Petite précision : dans df_2 : chaque identifiant est unique et le nombre d'identifiant correspond à la somme des volumes.

Bonjour

Citation:

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Envoyé par Rehoc59

Je ne suis pas sûr que le titre soit très clair.

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Ni le texte...

Citation:

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Envoyé par Rehoc59

Je souhaite ajouter une colonne à df_2 pour que chaque valeur de "contenant" apparaisse x fois (sachant x est la valeur de "volume" correspondant dans df_1).

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Donc (exemple) pour la première ligne, avec "contenant" égal à "cont1" et "volume" valant 406 tu veux 406 fois "cont1" ??? df_2=contenant * volume.
Il est où l'aléatoire là dedans ?

Citation:

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Envoyé par Rehoc59

Code:

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1 2 3

mavar_repeated = [] for valeur in mavar: mavar_repeated.extend([valeur] * nombre_de_valeurs)

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mavar_repeated=[valeur,] * nombre_de_valeurs...

Citation:

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Envoyé par Rehoc59

Mais je n'arrive pas à aller plus loin.

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Tu arrives à récupérer "valeur" (je présume que c'est la colonne "contenant") pour une ligne "l" tu ne peux pas récupérer la colonne "volume" de la même ligne ? Parce qu'en réalité tout est là...

Bonjour,

Merci pour la réponse.
Effectivement, je ne suis pas très clair.

Le côté aléatoire est géré sur le df_2 en amont en amont en fait.

J'arrive à définir nombre_de_valeurs en prenant la longueur de df_2, divisée par le nombre de contenants.
Si j'ai df_2 de longueur 600 et 3 contenants, j'aurais nombre_de_valeurs = len(df_2)/3 et ainsi chaque contenant apparaîtra 200 fois.

Ce que je n'arrive pas à faire c'est définir nombre_de_valeurs pour que chaque contenant apparaisse en fonction du volume. de df_1.
Donc oui, sur mon exemple cont1 doit apparaitre 406 fois, cont2 0, etc...

Pour info, je n'ai pas accès à la fonction RDD sur le cluster qui m'est attribué.

Citation:

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Envoyé par Rehoc59

Effectivement, je ne suis pas très clair

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Pour demander de l'aide, il faut un minimum de bagage technique pour exprimer correctement ce qu'on veut. A défaut, on peut juste poster l'énoncé du problème et le code qu'on a essayé.

Prenez un tableau:

Code:

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>>> L = ('a', 4), ('b', 0), ('c', 2)

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note: et c'est un tableau car il a deux dimensions.
Si on veut fabriquer un 2ème tableau tel que décrit, on commence par fabriquer le résultat attendu à partir de L.
Ce qui en Python de base donne:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9

>>> index = 0 >>> R = [] >>> for s, c in L: ... for j in range(c): ... R.append((index, s)) ... index += 1 ... >>> R [(0, 'a'), (1, 'a'), (2, 'a'), (3, 'a'), (4, 'c'), (5, 'c')]

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Après on peut s'amuser à faire des variations, genre fabriquer R avec ses index avant:

Code:

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1 2 3 4 5 6

>>> v = sum(x[1] for x in L) >>> v 6 >>> R = [(u,) for u in range(v)] >>> R [(0,), (1,), (2,), (3,), (4,), (5,)]

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Et la jonglerie sera similaire:

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9

>>> index = 0 >>> for s, c in L: ... for j in range(c): ... R[index] = (R[index][0], s) ... index += 1 ... >>> R [(0, 'a'), (1, 'a'), (2, 'a'), (3, 'a'), (4, 'c'), (5, 'c')] >>>

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Remplacer les structures de base du langage (liste, tuple,...) par des entités plus abstraites telles que des dataframes qui sortent de pandas ou de databricks ne change pas grand chose à ce qui devra être fait: ça ajoute une couche qui devrait nous éviter d'avoir à écrire nombre de ligne de code.

Ici, cette couche ne semble pas apporter grand chose sinon de vous forcer à manipuler les concepts qui vous avec mais si vous n'avez pas pris le temps d'apprendre les bases du langage (pour faire sans cette couche) ben vous êtes coincé tant pour faire par vous même que pour demander de l'aide (ou chercher sur Internet).

- W