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
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)]
其他回答
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)
我将使用scikit-learn自己的training_test_split,并从索引生成它
from sklearn.model_selection import train_test_split
y = df.pop('output')
X = df
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X.index,y,test_size=0.2)
X.iloc[X_train] # return dataframe train
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]
熊猫随机抽样也可以
train=df.sample(frac=0.8,random_state=200)
test=df.drop(train.index)
对于相同的random_state值,您将始终在训练集和测试集中获得相同的确切数据。这带来了一定程度的可重复性,同时还随机分离训练和测试数据。
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