列内の複数の行に異なる乱数を生成

Question

整数値（n行）の列があります。私は、ある条件を満たす値の正規分布の範囲にある乱数を生成したい。私は以下のコードで試してみましたが、遅すぎます。

df_members['bd'] = df_members.bd.apply(lambda x: np.random.normal(bd_mean, bd_sd) if float(x)==-99999 else x) 

私は以下のコードで試しましたが、すべての行に1つのランダムな値しか割り当てません。

bd_mean = 29.2223808862 
bd_std = 10.4168850957 
df_members[df_members['bd'] == -99999] = np.random.normal(bd_mean, bd_sd) 

例データ：

          msno city  bd gender registered_via 
0 URiXrfYPzHAlk+7+n7BOMl9G+T7g8JmrSnT/BU8GmEo=  1 -99999  NaN    9 
1 U1q0qCqK/lDMTD2kN8G9OXMtfuvLCey20OAIPOvXXGQ=  1  26  NaN    4 
2 W6M2H2kAoN9ahfDYKo3J6tmsJRAeuFc9wl1cau5VL1Q=  1 -99999  NaN    4 
3 1qE5+cN7CUyC+KFH6gBZzMWmM1QpIVW6A43BEm98I/w=  5  17 female    4 
4 SeAnaZPI+tFdAt+r3lZt/B8PgTp7bcG/1os39u4pLxs=  1 -99999  NaN    4 

EDIT

私は3425689（行）乱数を生成することは、長い時間がかかるだろうことを推測。私はこの瞬間に最初の道に固執するでしょう。

Answer 1

生成する乱数の形状を与える"size" argumentがありません。

df_members[df_members['bd'] == -99999] = np.random.normal(bd_mean, bd_sd,len(df_members[df_members['bd'] == -99999])) 

あなたは