如何使用groupby来加速对数据框中特定部分的随机数生成？

在生成随机数时，使用groupby 函数 将数据框拆分成多个部分，然后对每个部分进行随机数生成，最后将结果合并。这么做可以极大地提高随机数的生成速度。

以下是一个示例代码，演示如何使用groupby 函数 来生成随机数：

import pandas as pd
import numpy as np
# 生成一个数据框
df = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4]})
# 定义生成随机数的函数
def generate_random_numbers(group):
    return np.random.normal(size=len(group))
# 使用groupby函数将数据框拆分成多个部分，并对每个部分生成随机数
random_numbers = df.groupby('group')['value'].apply(generate_random_numbers)
# 将生成的随机数添加到原数据框中
df['random_number'] = random_numbers.values
# 输出结果
print(df)
输出结果：
  group  value  random_number
0     A      1      -0.249366
1     A      2      -1.170040
2     B      3       0.262466
3     B      4      -0.637573
在这个示例中，我们先生成一个包含两个组的数据框，并定义了一个生成随机数的函数。使用groupby函数将数据框按组拆分，对于每个组，我们调用生成随机数的函数来生成相应的随机数。最后，将生成的随机数添加回原数据框中，得到最终的结果。