在Pandas数据框架中生成随机整数

首先，我们需要导入pandas库，使用以下代码：

import pandas as pd

然后，我们可以使用NumPy库中的random模块来生成随机数字，使用以下代码：

import numpy as np

# 生成随机整数
np.random.randint(low, high, size)

其中，low和high分别表示生成随机整数的范围，size表示生成整数的个数。接着，我们可以将生成的随机数字构建成一个Pandas数据框架。示例代码如下：

# 生成5个位于[0,10)范围内的随机整数
data = np.random.randint(0, 10, 5)

# 将随机整数构建成一个Pandas数据框架
df = pd.DataFrame(data, columns=['random_number'])

# 输出数据框架
print(df)

运行结果如下：

   random_number
0              4
1              6
2              7
3              8
4              5

上述代码中，我们先生成了5个位于[0, 10)范围内的随机整数，然后通过Pandas的DataFrame方法将它们构建成一个数据框架。columns=['random_number']则是为数据框架设置一个名为random_number的列。

除了生成一维的随机整数数组之外，我们还可以通过以下方式生成二维的随机整数矩阵：

# 生成3x3的随机整数矩阵
data = np.random.randint(0, 10, (3, 3))

# 将随机整数构建成一个Pandas数据框架
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

# 输出数据框架
print(df)

运行结果如下：

   A  B  C
0  0  5  9
1  7  0  1
2  8  5  0

上述代码中，我们生成了一个3x3的随机整数矩阵，然后将其构建成了一个数据框架。通过为DataFrame方法传入一个二维随机整数数组以及对应的列名，我们便能够轻松地生成一个包含多列随机整数数据的数据框架。