用 Pandas 的 DataFrame将csv文件合理的划分测试集和训练集

可以使用 Pandas 的 sample 方法随机划分测试集和训练集。具体操作如下：

1. 读取 csv 文件为 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_file_name.csv')

2. 随机划分测试集和训练集：

train_df = df.sample(frac=0.8, random_state=123)  # 随机划分训练集，占比为 80%
test_df = df.drop(train_df.index)  # 测试集为剩余部分

其中，`frac` 参数指定训练集占总数据量的比例，`random_state` 参数为随机种子，保证每次划分结果一致。

3. 可以将训练集和测试集保存为新的 csv 文件：

train_df.to_csv('train.csv', index=False)  # 不保存行索引
test_df.to_csv('test.csv', index=False)

以上操作将 DataFrame 划分为测试集和训练集，并将它们保存为新的 csv 文件。