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：

1. 一种是直接创建每行每列的数据
2. 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。