按照给定的CSV,以PatientID这列为准线,相同PatientID的值为同一个人,按照80%和20%的比例,分裂出两个CSV,python
时间: 2024-09-11 21:05:54 浏览: 36
在Python中,你可以使用pandas库来处理CSV文件并根据特定列(如PatientID)进行分组,然后按照比例划分数据。以下是一个步骤说明:
首先,确保已经安装了pandas库,如果没有,可以通过`pip install pandas`来安装。
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('input.csv') # 假设输入文件名为'input.csv'
# 检查数据集是否有PatientID列
if 'PatientID' not in data.columns:
print("PatientID列不存在,请检查csv文件")
else:
# 将数据按PatientID分组
grouped_data = data.groupby('PatientID')
# 计算每个PatientID的数量,获取总行数
total_records = len(grouped_data)
# 定义分割比例 (80%, 20%)
train_ratio = 0.8
test_ratio = 1 - train_ratio
# 按比例分配每组的记录数
num_train = int(total_records * train_ratio)
num_test = total_records - num_train
# 创建空的数据框用于存储结果
train_df = pd.DataFrame()
test_df = pd.DataFrame()
# 遍历每个PatientID的组,随机选择指定数量的行
for name, group in grouped_data:
sampled_indices = np.random.choice(group.index, size=num_train, replace=False) if num_train < len(group) else group.index
train_df = train_df.append(group.loc[sampled_indices])
# 如果还剩余测试数据,则从未选中的行中选取
remaining_indices = set(group.index) - set(sampled_indices)
test_df = test_df.append(group.loc[list(remaining_indices)[:num_test]])
# 保存新的CSV文件
train_df.to_csv('train_split.csv', index=False)
test_df.to_csv('test_split.csv', index=False)
print(f"Train split saved to 'train_split.csv', Test split saved to 'test_split.csv'")
```
在这个代码中,我们假设原始CSV文件名为`input.csv`,并且没有缺失`PatientID`列。这段代码会随机按比例从每个PatientID对应的子集中抽取数据,分别创建`train_split.csv`和`test_split.csv`。
**相关问题:**
1. 如何用Python对CSV文件进行读取操作?
2. 数据分组在Pandas中的作用是什么?
3. 在这个过程中如何确定训练集和测试集的大小?
4. 为什么要先计算每组数据的数量再进行随机抽样?
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