我有一个数据框架形式的相当大的数据集,我想知道我如何能够将数据框架分成两个随机样本(80%和20%)进行训练和测试。
谢谢!
我有一个数据框架形式的相当大的数据集,我想知道我如何能够将数据框架分成两个随机样本(80%和20%)进行训练和测试。
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当前回答
对我来说,更优雅一点的方法是创建一个随机列,然后按它进行分割,这样我们就可以得到一个符合我们需求的随机分割。
def split_df(df, p=[0.8, 0.2]):
import numpy as np
df["rand"]=np.random.choice(len(p), len(df), p=p)
r = [df[df["rand"]==val] for val in df["rand"].unique()]
return r
其他回答
您可以使用df.as_matrix()函数并创建Numpy-array并传递它。
Y = df.pop()
X = df.as_matrix()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2)
model.fit(x_train, y_train)
model.test(x_test)
示例方法选择数据的一部分,您可以先通过传递种子值来打乱数据。
train = df.sample(frac=0.8, random_state=42)
对于测试集,您可以删除通过train DF索引的行,然后重置新DF的索引。
test = df.drop(train_data.index).reset_index(drop=True)
Scikit Learn的train_test_split就是一个很好的例子。它将拆分numpy数组和数据框架。
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(df, test_size=0.2)
如果你希望有一个数据帧和两个数据帧(不是numpy数组),这应该可以做到:
def split_data(df, train_perc = 0.8):
df['train'] = np.random.rand(len(df)) < train_perc
train = df[df.train == 1]
test = df[df.train == 0]
split_data ={'train': train, 'test': test}
return split_data
我会使用numpy的randn:
In [11]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2))
In [12]: msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8
In [13]: train = df[msk]
In [14]: test = df[~msk]
为了证明这是有效的:
In [15]: len(test)
Out[15]: 21
In [16]: len(train)
Out[16]: 79