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)

我会用K-fold交叉验证。 它已被证明比train_test_split提供更好的结果。下面是一篇关于如何在sklearn中应用它的文章，来自文档本身:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

像这样从df中选择range row

row_count = df.shape[0]
split_point = int(row_count*1/5)
test_data, train_data = df[:split_point], df[split_point:]

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)

将df分成训练，验证，测试。给定增广数据的df，只选择相关列和独立列。将最近的10%的行(使用'dates'列)分配给test_df。随机将剩余行的10%分配给validate_df，其余的分配给train_df。不要重新索引。检查所有行是否都是唯一分配的。只使用本地蟒和熊猫库。

方法1:将行分割为训练、验证、测试数据框架。

train_df = augmented_df[dependent_and_independent_columns]
test_df = train_df.sort_values('dates').tail(int(len(augmented_df)*0.1)) # select latest 10% of dates for test data
train_df = train_df.drop(test_df.index) # drop rows assigned to test_df
validate_df = train_df.sample(frac=0.1) # randomly assign 10%
train_df = train_df.drop(validate_df.index) # drop rows assigned to validate_df
assert len(augmented_df) == len(set(train_df.index).union(validate_df.index).union(test_df.index)) # every row must be uniquely assigned to a df

方法2:当validate必须是train的子集时拆分行(fastai)

train_validate_test_df = augmented_df[dependent_and_independent_columns]
test_df = train_validate_test_df.loc[augmented_df.sort_values('dates').tail(int(len(augmented_df)*0.1)).index] # select latest 10% of dates for test data
train_validate_df = train_validate_test_df.drop(test_df.index) # drop rows assigned to test_df
validate_df = train_validate_df.sample(frac=validate_ratio) # assign 10% to validate_df
train_df = train_validate_df.drop(validate_df.index) # drop rows assigned to validate_df
assert len(augmented_df) == len(set(train_df.index).union(validate_df.index).union(test_df.index)) # every row must be uniquely assigned to a df
# fastai example usage
dls = fastai.tabular.all.TabularDataLoaders.from_df(
train_validate_df, valid_idx=train_validate_df.index.get_indexer_for(validate_df.index))