Python 将Spark数据帧拆分为训练和测试

我想将我的Spark数据帧拆分为训练，并在以下条件下进行测试-

我希望能够复制分割，这意味着每个 时间相同的数据帧，我将能够到相同的分割

拆分应从列名sequence-id的每个唯一值中提取

目前，我通过将Dataframe转换为Pandas Dataframe并执行以下操作来实现-

test_padnas = df.toPandas()
train_frac = 0.8

train = test_padnas.sort_values(by='sequence_id','timestamp']).groupby('sequence_id',group_keys=False).apply(lambda df: df.sample(frac=train_frac,random_state=200))
test=test_padnas.drop(train.index)

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如果df是Spark数据帧，则可以使用

randomspilt（）

函数根据权重百分比分割数据帧

此外，它接受一个种子，您可以使用该种子初始化随机分割数据的伪随机数生成器，因此每次都具有相同的分割

train, test = df.randomSplit(weights=[0.8,0.2], seed=200)

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如果df是Spark数据帧，则可以使用

randomspilt（）

函数根据权重百分比分割数据帧

此外，它接受一个种子，您可以使用该种子初始化随机分割数据的伪随机数生成器，因此每次都具有相同的分割

train, test = df.randomSplit(weights=[0.8,0.2], seed=200)