Pandas 将数据帧拆分为测试和训练数据集

使用pandas创建两个数据帧：train_df和test_df，其中 列_df有80%的数据是均匀随机选择的，没有 更换

在这里，“无需替换而均匀随机选择的数据”是什么意思

还有，我该怎么做

感谢您，“随机均匀选择”意味着每一行被选入80%范围的概率相等

“不替换”表示每行只考虑一次。一旦它被分配到训练集或测试集，它就不是了

例如，考虑下面的数据：

A            B

0            5
1            6
2            7
3            8
4            9

如果将此数据集拆分为80%的训练集和20%的测试集，那么我们将得到4行（80%的数据）的训练集和1行（20%的数据）的测试集

无需更换 假设第一行已分配给训练集。现在，培训集是：

A            B

0            5

A            B

0            5

将下一行指定给培训或测试时，将从其余行中选择该行： A B

1            6
2            7
3            8
4            9

带替换件 假设第一行已分配给训练集。现在，培训集是：

A            B

0            5

A            B

0            5

但下一行将使用整个数据集进行分配（即，第一行已放回原始数据集中）

您如何才能做到这一点： 您可以使用scikit学习中的列车测试分离功能：

或者你也可以用熊猫和小熊：

df['random_number'] = np.random.randn(length_of_df)

train = df[df['random_number'] <= 0.8]
test = df[df['random_number'] > 0.8]

df['random\u number']=np.random.randn（长度\u/df）
列车=df[df[‘随机数’]0.8]

“均匀随机选择”意味着每一行被选入80%范围的概率相等

“不替换”表示每行只考虑一次。一旦它被分配到训练集或测试集，它就不是了

例如，考虑下面的数据：

A            B

0            5
1            6
2            7
3            8
4            9

如果将此数据集拆分为80%的训练集和20%的测试集，那么我们将得到4行（80%的数据）的训练集和1行（20%的数据）的测试集

无需更换 假设第一行已分配给训练集。现在，培训集是：

A            B

0            5

A            B

0            5

将下一行指定给培训或测试时，将从其余行中选择该行： A B

1            6
2            7
3            8
4            9

带替换件 假设第一行已分配给训练集。现在，培训集是：

A            B

0            5

A            B

0            5

但下一行将使用整个数据集进行分配（即，第一行已放回原始数据集中）

您如何才能做到这一点： 您可以使用scikit学习中的列车测试分离功能：

或者你也可以用熊猫和小熊：

df['random_number'] = np.random.randn(length_of_df)

train = df[df['random_number'] <= 0.8]
test = df[df['random_number'] > 0.8]

df['random\u number']=np.random.randn（长度\u/df）
列车=df[df[‘随机数’]0.8]

您在两个示例中都添加了“不替换”。在两个示例中都添加了“不替换”。