您需要在numpy.random.seed之前定义它，也不需要列表解析，因为可以使用numpy.random.choice和参数size：

np.random.seed(123)

df = pd.DataFrame({'a':range(10)})

service_code_options = ['899.59O', '12.42R', '13.59P', '204.68L']
df['SERVICE_CODE'] = np.random.choice(service_code_options, size=len(df))
print (df)
   a SERVICE_CODE
0  0       13.59P
1  1       12.42R
2  2       13.59P
3  3       13.59P
4  4      899.59O
5  5       13.59P
6  6       13.59P
7  7       12.42R
8  8      204.68L
9  9       13.59P

文件numpy.random.seed

np.random.seed(this_is_my_seed)

可以是整数或整数列表

np.random.seed(300)

或者

np.random.seed([3, 1415])

示例

np.random.seed([3, 1415])

service_code_options = ['899.59O', '12.42R', '13.59P', '204.68L']
np.random.choice(service_code_options, 3)

array(['899.59O', '204.68L', '13.59P'], dtype='<U7')

注意，我向choice函数传递了一个3，以指定数组的大小。
numpy.random.choice

根据numpy v1.2.4中numpy.random.seed的注解：
最佳实践是使用专用的Generator示例，而不是直接在random模块中公开的随机变量生成方法。
这样的生成器是使用np.random.default_rng构造的。
因此，当前的最佳实践是使用带有种子的np.random.default_rng来构建生成器，而不是np.random.seed，该生成器可进一步用于可重现的结果。
结合jezrael's answer和当前的最佳实践，我们拥有：

import pandas as pd 
import numpy as np 

rng = np.random.default_rng(seed=121)

df = pd.DataFrame({'a':range(10)})

service_code_options = ['899.59O', '12.42R', '13.59P', '204.68L']
df['SERVICE_CODE'] = rng.choice(service_code_options, size=len(df))

print(df)

a SERVICE_CODE
0  0       12.42R
1  1       13.59P
2  2       12.42R
3  3       12.42R
4  4      899.59O
5  5      204.68L
6  6      204.68L
7  7       13.59P
8  8       12.42R
9  9       13.59P