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。

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)

import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split

datafile_name = 'path_to_data_file'

data = pd.read_csv(datafile_name)

target_attribute = data['column_name']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target_attribute, test_size=0.8)

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)

我会使用numpy的randn:

In [11]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2))

In [12]: msk = np.random.rand(len(df)) < 0.8

In [13]: train = df[msk]

In [14]: test = df[~msk]

为了证明这是有效的:

In [15]: len(test)
Out[15]: 21

In [16]: len(train)
Out[16]: 79

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:]