randomsplit将两个dataframe按比列划分

对的，randomsplit函数也可以用于将一个DataFrame按照指定的比例划分成两个DataFrame。假设我们有一个名为df的DataFrame，我们可以使用以下代码将其按照3:1的比例划分成两个DataFrame：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.25)

其中，train_test_split函数将DataFrame df划分成两个DataFrame，train_df和test_df，其中test_df的大小为原始DataFrame的25%。train_test_split函数还可以通过设置random_state参数来确保每次划分的结果是相同的，例如：

train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.25, random_state=42)

这样，每次运行代码都会得到相同的划分结果。

相关问题

在pyspark上，可以调用pyspark.sparkcontext,pyspark.sparkconf,pyspark.mllib模块，最终目的实现SVM对于新闻的分类。现有数据包，为一个两级目录树的文件夹，子目录为新闻的分类，目录树结点为新闻正文的中文文本。现在要对数据进行处理，从hdfs上加载文件，对新闻分类和新闻正文转化成rdd对象，要求对于正文的处理使用tf-idf进行数据的清洗，停用词处理等。处理完数据集，输出部分内容显示中间结果。后续调用mllib库，进行SVM模型训练，并进行预测给出评估

好的，这是一个比较复杂的任务。让我们一步步来完成它。

首先，我们需要从HDFS上加载文件。在pyspark中，我们可以使用`SparkContext`对象的`textFile()`方法来加载文本文件。假设你已经在Spark集群中创建了一个`SparkContext`对象，你可以使用以下代码将文件加载到RDD中：

data_rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/directory")

这将把文件夹中的所有文件读入RDD中。现在，我们需要将每个文档的类别和内容分离，并将其转换为一个`(类别, 内容)`对的RDD。假设你的数据集的目录结构如下：

root/
├── category_1/
│   ├── doc_1.txt
│   ├── doc_2.txt
│   └── ...
├── category_2/
│   ├── doc_1.txt
│   ├── doc_2.txt
│   └── ...
└── ...

你可以使用以下代码来分离类别和内容：

import os

def get_category_and_content(path):
    category = os.path.basename(os.path.dirname(path))
    with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    return (category, content)

data_rdd = data_rdd.map(get_category_and_content)

现在，我们已经得到了一个`(类别, 内容)`对的RDD。接下来，我们需要对内容进行清洗，包括去除停用词和使用tf-idf进行特征提取。对于中文文本，你可以使用`jieba`库进行分词和去停用词。你还可以使用`pyspark.ml.feature`模块中的`HashingTF`和`IDF`类来进行tf-idf特征提取。

import jieba
from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, StopWordsRemover

# 停用词列表
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8')]

# 分词函数
def seg(text):
    return [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords]

# 将内容转换为词袋向量
hashingTF = HashingTF(inputCol="text_seg", outputCol="rawFeatures", numFeatures=10000)
data_rdd = data_rdd.map(lambda x: (x[0], seg(x[1])))
df = spark.createDataFrame(data_rdd, ["category", "text_seg"])
featurizedData = hashingTF.transform(df)

# 计算tf-idf
idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

现在，我们已经得到了一个包含tf-idf特征向量的DataFrame。接下来，我们可以使用`pyspark.mllib`模块中的`SVMWithSGD`类来训练SVM模型，并使用训练好的模型进行预测和评估。

from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD, SVMModel
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint

# 将DataFrame转换为LabeledPoint类型
label_rdd = featurizedData.select("category").rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1], x[0][0]))
data_rdd = rescaledData.select("features").rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1], x[0][0]))
labeled_data = label_rdd.join(data_rdd).map(lambda x: LabeledPoint(x[1][0], x[1][1]))

# 将数据划分为训练集和测试集
(trainingData, testData) = labeled_data.randomSplit([0.7, 0.3])

# 训练SVM模型
model = SVMWithSGD.train(trainingData)

# 在测试集上进行预测
predictions = model.predict(testData.map(lambda x: x.features))

# 评估模型性能
labelsAndPredictions = testData.map(lambda lp: lp.label).zip(predictions)
testErr = labelsAndPredictions.filter(lambda lp: lp[0] != lp[1]).count() / float(testData.count())
print("Test Error = " + str(testErr))

这样，我们就完成了整个任务。你可以根据需要对代码进行修改和优化。