Python 将数据文件洗牌并拆分为训练集和测试集

我正在尝试使用pandas和numpy将数据文件洗牌并拆分为训练集和测试集，因此我执行了以下操作：

import pandas as pd
import numpy as np 

data_path = "/path_to_data_file/"

train = pd.read_csv(data_path+"product.txt", header=0, delimiter="|")
ts =  train.shape 
#print "data dimension", ts
#print "product attributes \n", train.columns.values 


#shuffle data set, and split to train and test set. 
df = pd.DataFrame(train)
new_train = df.reindex(np.random.permutation(df.index))

indice_90_percent = int((ts[0]/100.0)* 90)

print "90% indice", indice_90_percent

#write train products to csv 
#new_train.to_csv(sep="|")

with open('train_products.txt', 'w') as f:
    for i in new_train[:indice_90_percent]:
        f.write(i+'\n')


with open('test_products.txt', 'w') as f:
    for i in new_train[indice_90_percent:]:
        f.write(i+'\n')

但是，我没有得到包含数据行的训练和测试文件，而是得到两个包含列名称的文件。我遗漏了什么？

如果不希望列名使用

header=False

，可以使用来写入行

new_train[indice_90_percent:].to_csv('test_products.txt',header=False)
new_train[:indice_90_percent].to_csv('train_products.txt',header=False)

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您正在迭代列名，行位于

new_train[indice_90_percent:]中。值

这是因为从df返回的iterable是列，而不是rows@EdChum我想对这些行进行迭代，如何继续？很抱歉，您想将每一行或整个df写入文件，索引为

indice\u 90%

？@MedAli，您可以使用pandali将

new\u train[indice\u 90\u%::]写入csv（'test\u products.txt'，header=False）