Используйте случайные строки в панде

Question

Я делаю обратный denoisng autoencoder, и у меня есть набор данных, но все это в нижнем регистре, но я хочу, чтобы 80% строк исходной записи были прописными, а только 60% целевых записей - прописными. Я написал это

import pandas as pd
import torch

df = pd.read_csv('Data/fb_moe.csv')

for i in range(len(df)):
    sample = int(torch.distributions.Bernoulli(torch.FloatTensor([.8])).sample())

    if sample == 1:
        df.iloc[i].y = str(df.iloc[i].y).capitalize()

        sample_1 = int(torch.distributions.Bernoulli(torch.FloatTensor([.6])).sample())

        if sample_1 == 1:
            df.iloc[i].x = str(df.iloc[i].x).capitalize()

df.to_csv('Data/fb_moe2.csv')

Но это довольно медленно, потому что мой CSV похож на 8 миллионов строк, есть ли более быстрый способ сделать это?

Часть Dataframe

x,y
jon,jun
an,jun
ju,jun
jin,jun
nun,jun
un,jun
jon,jun
jin,jun
nen,jun
ju,jun
jn,jun
jul,jun
jen,jun
hun,jun
ju,jun
hun,jun
hun,jun
jon,jun
jin,jun
un,jun
eun,jun
jhn,jun

Answer 1

Попробуйте добавить несколько логических масок и некоторые применяемые функции, pandas не работает быстро для циклов

n = len(df)
source = np.random.binomial(1, p=.8, size=n) ==  1
target = source.copy()

total_source_true = np.sum(source)
target[source] = np.random.binomial(1, p=.6, size=total_source_true) == 1

df.loc[source, 'x'] = df.loc[source, 'x'].str.capitalize()
df.loc[target, 'y'] = df.loc[source, 'y'].str.capitalize()