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Python自动化：基于faker批量生成模拟数据（以电商行业销售数据为例）

news 来源：原创 2025/6/10 0:13:47

引言：个人认为，“造数据”是一个数据分析师的一项基本技能，当然啦，“造数据”不是说胡编乱造，而是根据自己的需求去构造一些模拟数据集，用于测试等用途，而且使用虚拟数据不用担心数据隐私和安全问题，嘿嘿。

文章思路：random标准库 → faker第三方库 → 构造销售数据集示例

效果展示：

一、random标准库常用方法

random.seed(a=None) 可以设置随机数生成器的种子，使得每次运行时的随机数序列相同。

（一）生成整数

生成指定区间范围内的随机整数：

# 生成一个在 1 到 100 之间的随机整数
random.randint(1, 100)

（二）生成浮点数

生成指定范围内的随机浮点数，使用round控制小数精度：

# 生成一个在 10 到 100 之间的随机浮动数
random.uniform(10, 100)   # 例如输出：54.7938611692445
# 保留2位小数
round(random.uniform(10, 100), 2)

（三）随机抽取、打乱序列

1、从序列中随机抽取一个元素：

# 从列表中随机选择一个元素
random.choice([1, 2, 3, 4, 5])

2、从随机序列中随机抽取k个元素，支持设置权重（每个元素被选中的概率）：

# random.choices(seq, weights=None, k=1)
# 从列表中随机选择两个元素，且weights为每个元素被选中的概率
random.choices([1, 2, 3, 4, 5], weights=[0.1, 0.1, 0.3, 0.2, 0.3], k=2)  # 例如输出：[3, 5]

3、与上条类似，从给定的序列中随机选择 k 个元素，返回一个新列表，原序列不受影响：

# 从列表中随机选择 3 个不重复的元素
random_sample = random.sample([1, 2, 3, 4, 5], k=3)   # 例如输出：[1, 4, 3]

4、随机打乱序列：

# 将列表随机排列
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)   # 例如输出：[2, 5, 4, 1, 3]

（四）生成随机布尔值

1、随机生成1个随机布尔值：

# 生成一个随机浮动数，并转换为布尔值
random_bool = random.random() < 0.5

2、生成一个随机布尔序列：

list(random.random() < 0.5 for _ in range(10))

二、faker第三方库（需要下载）

faker 库是 Python 中常用的生成假数据的库，提供了大量的功能来生成各种类型的虚拟数据，如姓名、地址、日期等。以下是 faker 库的一些常用方法，按类别整理：

注：使用前一般要初始化，如下

from faker import Faker
fake = Faker()

（一）个人信息类

1、生成一个随机姓名（也可以只生成姓或名）

# 生成一个随机姓名
name = fake.name()  # 例如：'John Doe'# 生成一个随机名
first_name = fake.first_name()# 生成一个随机姓氏
last_name = fake.last_name()

2、生成一个随机地址

# 手续代码我就不做赋值了，只列方法
fake.address()

3、生成一个随机城市、州/省份、国家

# 城市
fake.city()  # 例如：'New York'# 州/省份
fake.state()  # 例如：'California'# 国家
fake.country()  # 例如：'United States'

4、电子邮件email

fake.email()  # 例如：'john.doe@example.com'

5、电话号码

fake.phone_number()  # 例如：'(555) 555-5555'

6、身份证

fake.ssn()   # 生成一个18位的身份证号

（二）日期

生成指定时间范围内的随机日期，还要结合 datetime 库：

from faker import Faker
from datetime import datefake = Faker()# 使用 datetime.date() 来创建日期对象
start_date = date(2023, 1, 1)
end_date = date(2023, 12, 31)# 生成指定范围内的随机日期
random_date = fake.date_between(start_date=start_date, end_date=end_date)
print(random_date)  # 例如：'2023-06-15'

（三）文本和公司信息

# 生成一个随机的句子
fake.sentence()  # 例如：'The quick brown fox jumps over the lazy dog.'# 生成一个随机段落
fake.paragraph()  # 例如：'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.'# 生成一个随机的公司名称
fake.company() # 生成一个随机的职位名称
fake.job()  # 例如：'Software Engineer'

（四）用户 ID

# 生成一个随机的 UUID
fake.uuid4()  # 例如：'f9a86cc4-f7f7-4686-b49b-76d1b74f9f39'

三、虚拟电商行业销售数据生成案例

生成一个有1000条记录的销售数据集，包含以下字段：用户ID、用户名、email、产品名称、购买数量、单价、消费总金额、（下单）购买日期。

from faker import Faker
from datetime import date
import pandas as pd
import randomfake = Faker()   # 初始化Faker实例# 定义电商数据生成函数
def func(data_size):datas = []for i in range(data_size):# 生成用户idid = str(fake.uuid4())  # 生成用户名字name = fake.name()  # 生成用户邮箱email = fake.email()   # 生成商品名称product_name = fake.word()    # 生成购买数量quantity = random.randint(1,10)    # 生成单价。使用uniform生成a~b之间的随机浮动数，并使用round保留两位小数unit_price = round(random.uniform(50,200), 2)# 生成同消费金额total_price = round(quantity*unit_price, 2)# 随机生成2024上半年这个时间段的购买日期sale_date = fake.date_between(start_date=date(2024,1,1), end_date=date(2024,6,30))datas.append({'id': id,'name': name,'email': email,'product_name': product_name,'quantity': quantity,'unit_price': unit_price,'total_price': total_price,'sale_date': sale_date})return pd.DataFrame(datas)  # 将数据转化为DataFrame形式，作为返回值# 测试入口
data_size = 1000   # 确定要造的数据数量
df = func(data_size)
print(df.head(5))

输出前5条数据，如下：

但是，这样的数据集是存在问题的，为什么呢？

因为数据集是销售数据，存储的是用户下单的历史记录，用户可能不止一次下单购买，换句话来说，在数据集中，用户id 是可能重复的，出现重复id表示该id的用户下单多次，但是按照上面的方法生成的数据集，id 是没有重复的。

怎么解决？往下看代码，增加了一个_generate_ids函数用于生成1000条包含id可以重复的数据：

from faker import Faker
from datetime import date
import pandas as pd
import randomfake = Faker()   # 初始化Faker实例# 定义生成可重复ID的函数，其中参数ration为重复的ID占比，比如0.3
def _generate_ids(data_sizes, ration):# 计算重复的id数num_dupl = int(data_sizes*ration)# 先生成一部分不重复的idids = [str(fake.uuid4()) for _ in range(data_sizes - num_dupl)]# 随机抽取一部分id来重复ids.extend(random.sample(ids, num_dupl))# 打乱顺序random.shuffle(ids)return ids# 定义生成数据的函数
def func(data_sizes, ration):datas = []ids = _generate_ids(data_sizes, ration)for id in ids:# 生成用户名字name = fake.name()  # 生成用户邮箱email = fake.email()   # 生成商品名称product_name = fake.word()    # 生成购买数量quantity = random.randint(1,10)    # 生成单价。使用uniform生成50~200之间的随机浮动数，并使用round保留两位小数unit_price = round(random.uniform(50,200), 2)# 生成同消费金额total_price = round(quantity*unit_price, 2)# 随机生成2024上半年这个时间段的购买日期sale_date = fake.date_between(start_date=date(2024,1,1), end_date=date(2024,6,30))datas.append({'id': id,'name': name,'email': email,'product_name': product_name,'quantity': quantity,'unit_price': unit_price,'total_price': total_price,'sale_date': sale_date})return pd.DataFrame(datas)  # 将数据转化为DataFrame形式，作为返回值data_size = 1000   # 确定要造的数据数量
ration = 0.3   # 确定重复比例
df = func(data_size, ration)# 查找 'id' 列中重复的行
df[df.duplicated(subset='id')]

找出并输出 id 重复的行（即记录），可以发现刚好有300条数据重复，符合代码里设置的含0.3重复数据的比例。

当然了，其他字段（列名）如果也要求可以有重复，可以按照类似方法更改代码。

以增加一个可以重复的 “商品类别” 字段为例，：

# 先确定类别有几类，假如有5个类别
producct_categories = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']   # 方法一：手动定义
# 最后随机挑取一个类别作为该条数据的类别即可
category = random.choice(producct_categories)# ——————————————————————————————————————————# 先确定类别有几类，假如有5个类别
producct_categories = [fake.word() for _ in range(5)]   #方法二：fake.word()函数，生成一个单词作为类别名称
# 最后随机挑取一个类别作为该条数据的类别即可
category = random.choice(producct_categories)

到这里，虚拟销售数据的生成就到此结束啦，还有一个点，就是可以生成中文数据，只需要更改下面一行代码的参数：

# 初始化Faker实例的时候，加入参数"zh_CN"就可以了，不写参数则默认生成英文数据
fake = Faker("zh_CN")

更改语言后的效果如下：