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。
谢谢!
当前回答
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)
其他回答
shuffle = np.random.permutation(len(df))
test_size = int(len(df) * 0.2)
test_aux = shuffle[:test_size]
train_aux = shuffle[test_size:]
TRAIN_DF =df.iloc[train_aux]
TEST_DF = df.iloc[test_aux]
可以使用~(波浪符)排除使用df.sample()采样的行,让pandas单独处理索引的采样和过滤,以获得两个集。
train_df = df.sample(frac=0.8, random_state=100)
test_df = df[~df.index.isin(train_df.index)]
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)
你可以使用下面的代码来创建测试和训练样本:
from sklearn.model_selection import train_test_split
trainingSet, testSet = train_test_split(df, test_size=0.2)
测试大小可以根据您想要放入测试和训练数据集中的数据百分比而变化。
这是我在需要分割数据帧时所写的。我考虑过使用上面安迪的方法,但不喜欢我不能精确地控制数据集的大小(例如,有时是79,有时是81,等等)。
def make_sets(data_df, test_portion):
import random as rnd
tot_ix = range(len(data_df))
test_ix = sort(rnd.sample(tot_ix, int(test_portion * len(data_df))))
train_ix = list(set(tot_ix) ^ set(test_ix))
test_df = data_df.ix[test_ix]
train_df = data_df.ix[train_ix]
return train_df, test_df
train_df, test_df = make_sets(data_df, 0.2)
test_df.head()