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
如果你需要根据你的数据集中的lables列来分割你的数据,你可以使用这个:
def split_to_train_test(df, label_column, train_frac=0.8):
train_df, test_df = pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
labels = df[label_column].unique()
for lbl in labels:
lbl_df = df[df[label_column] == lbl]
lbl_train_df = lbl_df.sample(frac=train_frac)
lbl_test_df = lbl_df.drop(lbl_train_df.index)
print '\n%s:\n---------\ntotal:%d\ntrain_df:%d\ntest_df:%d' % (lbl, len(lbl_df), len(lbl_train_df), len(lbl_test_df))
train_df = train_df.append(lbl_train_df)
test_df = test_df.append(lbl_test_df)
return train_df, test_df
并使用它:
train, test = split_to_train_test(data, 'class', 0.7)
如果你想控制分割随机性或使用一些全局随机种子,你也可以传递random_state。
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)
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
我认为你还需要一个副本,而不是一个切片的数据框架,如果你想以后添加列。
msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8
train, test = df[msk].copy(deep = True), df[~msk].copy(deep = True)
上面有很多很好的答案,所以我只想再加一个例子,在这种情况下,你想通过使用numpy库来指定火车和测试集的确切样本数量。
# set the random seed for the reproducibility
np.random.seed(17)
# e.g. number of samples for the training set is 1000
n_train = 1000
# shuffle the indexes
shuffled_indexes = np.arange(len(data_df))
np.random.shuffle(shuffled_indexes)
# use 'n_train' samples for training and the rest for testing
train_ids = shuffled_indexes[:n_train]
test_ids = shuffled_indexes[n_train:]
train_data = data_df.iloc[train_ids]
train_labels = labels_df.iloc[train_ids]
test_data = data_df.iloc[test_ids]
test_labels = data_df.iloc[test_ids]
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)