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)]

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

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()

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]

要分成两个以上的类，如训练、测试和验证，可以这样做:

probs = np.random.rand(len(df))
training_mask = probs < 0.7
test_mask = (probs>=0.7) & (probs < 0.85)
validatoin_mask = probs >= 0.85


df_training = df[training_mask]
df_test = df[test_mask]
df_validation = df[validatoin_mask]

这将把大约70%的数据用于训练，15%用于测试，15%用于验证。

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)