¿Cómo crear un DataFrame de enteros aleatorios con Pandas?

Sé que si yo uso randn,

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))

me da lo que busco, pero con elementos de una distribución normal. Pero, ¿y si solo quisiera números enteros aleatorios?

randintfunciona proporcionando un rango, pero no una matriz como lo randnhace. Entonces, ¿cómo hago esto con números enteros aleatorios entre algún rango?

numpy.random.randintacepta un tercer argumento ( size), en el que puede especificar el tamaño de la matriz de salida. Puede usar esto para crear su DataFrame-

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

Aquí - np.random.randint(0,100,size=(100, 4))- crea una matriz de salida de tamaño (100,4)con elementos enteros aleatorios entre ellos [0,100).

Demo -

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

que produce:

     A   B   C   D
0   45  88  44  92
1   62  34   2  86
2   85  65  11  31
3   74  43  42  56
4   90  38  34  93
5    0  94  45  10
6   58  23  23  60
..  ..  ..  ..  ..

La forma recomendada de crear números enteros aleatorios con NumPy en estos días es usar numpy.random.Generator.integers. ( documentación )

import numpy as np
import pandas as pd

rng = np.random.default_rng()
df = pd.DataFrame(rng.integers(0, 100, size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df
----------------------
      A    B    C    D
 0   58   96   82   24
 1   21    3   35   36
 2   67   79   22   78
 3   81   65   77   94
 4   73    6   70   96
... ...  ...  ...  ...
95   76   32   28   51
96   33   68   54   77
97   76   43   57   43
98   34   64   12   57
99   81   77   32   50
100 rows × 4 columns