где третьим значением время (в js new Date().getTime()).
Мне нужно получить промежуточные координаты с рандом шагомрандом он не просто рандом, а идет из какого то распределения, которое наиболее подходящим образом апроксимирует задачу которую ты решаешь. По этому просто "рандом" мне не о чем не говорит.
(
df
.assign(goalsID=lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: eval(x)))
.explode('goalsID')
)df = pd.DataFrame({
'userID':[25,188,79],
'goalsID':['[1,2,4,5]','[3,6]','[1,9]'],
})
(
df
.assign(goalsID=lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: eval(x)))
.explode('goalsID')
)(
df.assign(goalsID_types = lambda x: x['goalsID'].apply(lambda x: type(x)))
['goalsID_types'].value_counts(dropna=False)
)