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
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。
其他回答
这个怎么样? Df是我的数据框架
total_size=len(df)
train_size=math.floor(0.66*total_size) (2/3 part of my dataset)
#training dataset
train=df.head(train_size)
#test dataset
test=df.tail(len(df) -train_size)
在我的例子中,我想用特定的数字分割训练、测试和开发中的数据帧。我在这里分享我的解决方案
首先,为数据帧分配一个唯一的id(如果已经不存在的话)
import uuid
df['id'] = [uuid.uuid4() for i in range(len(df))]
以下是我的分割数字:
train = 120765
test = 4134
dev = 2816
分裂函数
def df_split(df, n):
first = df.sample(n)
second = df[~df.id.isin(list(first['id']))]
first.reset_index(drop=True, inplace = True)
second.reset_index(drop=True, inplace = True)
return first, second
现在分成培训,测试,开发
train, test = df_split(df, 120765)
test, dev = df_split(test, 4134)
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)
不需要转换为numpy。只要用pandas df来做拆分,它就会返回一个pandas df。
from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(df, test_size=0.2)
如果你想把x和y分开
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[list_of_x_cols], df[y_col],test_size=0.2)
如果要分割整个df
X, y = df[list_of_x_cols], df[y_col]
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。