dataframe随机拆分成两个dataframe

要将一个DataFrame随机拆分成两个DataFrame，可以使用pandas库中的sample()函数和drop()函数来实现。

首先，假设我们有一个名为df的DataFrame，它包含了我们想要拆分的数据。

接下来，我们可以使用sample()函数随机选择一部分数据样本。sample()函数可以接受一个参数n，表示选择的样本数量，以及一个可选参数random_state，用于设置随机种子，以保证每次运行结果的一致性。例如，我们可以使用以下代码选择df的50%的样本：

df1 = df.sample(frac=0.5, random_state=1)

这里，frac=0.5表示选择50%的样本，random_state=1表示使用随机种子1进行随机选择。

接下来，我们可以使用drop()函数从原始DataFrame中删除已选择的样本。例如，我们可以使用以下代码删除df中已选择的样本：

df2 = df.drop(df1.index)

这里，我们使用df1.index选择了df1中已选择的样本的索引，并使用drop()函数删除它们，得到了df2。

最后，我们可以通过打印df1和df2来查看结果：

print(df1)
print(df2)

这样，我们就成功将原始DataFrame随机拆分成了两个DataFrame。

相关问题

def plot_rate( rate_his, rolling_intv = 50, ylabel='标准化计算速率',ax=None): import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib as mpl rate_array = np.asarray(rate_his) # 将一个 Python 列表 rate_his 转换为 NumPy 数组 rate_array df = pd.DataFrame(rate_his) # 创建了一个名为df的Pandas DataFrame对象，将rata_his数据进行索引拆分过滤排序 if ax is None: fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8)) mpl.style.use('seaborn') #设置matplotlib 库的绘图风格为 seaborn 风格 fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,8))# 使用 Matplotlib 库创建一个带有指定大小的子图对象，宽为15，高为8 plt.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b') #使用plt.plot函数将生成的x轴和y轴坐标绘制成折线图，并且'b' 表示蓝色的线条。 plt.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color = 'b', alpha = 0.2) #将这两个曲线之间的区域填充成颜色为蓝色、透明度为0.2的矩形 plt.ylabel(ylabel)# 设置纵轴标签 plt.xlabel('Time Frames')#设置横轴标签 plt.show()， plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue') plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption')，将多个函数绘制于横坐标相同的同一张图

可以通过将多个函数的数据合并成一个 NumPy 数组，然后在同一个子图对象上使用 plt.plot() 函数来绘制多条线路。下面是一个示例代码，其中包括两个函数 plot_rate() 的调用，用于在同一张图上绘制两条线路：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_rate(rate_his, rolling_intv=50, ylabel='标准化计算速率', ax=None):
    import pandas as pd
    import matplotlib as mpl
    rate_array = np.asarray(rate_his)
    df = pd.DataFrame(rate_his)
    if ax is None:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 8))
    mpl.style.use('seaborn')
    ax.plot(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).mean().values), 'b')
    ax.fill_between(np.arange(len(rate_array))+1, np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).min()[0].values), np.hstack(df.rolling(rolling_intv, min_periods=1).max()[0].values), color='b', alpha=0.2)
    ax.set_ylabel(ylabel)
    ax.set_xlabel('Time Frames')

# Generate some sample data
N = 1000
Q = np.random.normal(0.0, 1.0, (N, 10))
energy = np.random.normal(10.0, 1.0, (N, 10))

# Create a figure with two subplots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(15, 10))

# Plot the data queue rate on the first subplot
plot_rate(Q.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Data Queue', ax=ax1)

# Plot the energy consumption rate on the second subplot
plot_rate(energy.sum(axis=1)/N, 100, 'Average Energy Consumption', ax=ax2)

# Show the plot
plt.show()

这段代码将生成两个包含随机数据的 NumPy 数组 Q 和 energy。我们使用这些数组中的数据来调用 plot_rate() 函数，将数据队列速率和能量消耗速率绘制在同一张图上的两个子图中。在这个示例中，我们使用了 plt.subplots() 函数来创建一个包含两个子图的图形，然后在每个子图上调用 plot_rate() 函数来绘制数据。

代码生成分别使用随机算法和随机森林两种算法进行波士顿房价预测

好的，下面是使用随机算法和随机森林两种算法进行波士顿房价预测的代码示例。

首先，我们需要导入必要的库和读取数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.ensemble import RandomTreesEmbedding

# 读取数据集
boston = load_boston()
X = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
y = pd.Series(boston.target)

接下来，我们将数据集拆分为训练集和测试集，并使用随机森林和随机算法分别训练模型，并对其进行评估：

# 拆分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练和评估随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred_rf = rf.predict(X_test)
print(f'Random Forest test MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred_rf):.2f}')

# 训练和评估随机算法模型
rte = RandomTreesEmbedding(n_estimators=100, random_state=42)
X_transformed = rte.fit_transform(X_train)
rf2 = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf2.fit(X_transformed, y_train)
X_test_transformed = rte.transform(X_test)
y_pred_rte = rf2.predict(X_test_transformed)
print(f'Random Trees Embedding test MSE: {mean_squared_error(y_test, y_pred_rte):.2f}')

在这个示例中，我们首先训练和评估随机森林模型，然后使用随机算法将特征转换为更高维度的空间，并使用转换后的特征训练随机森林模型。最后，我们评估两种模型在测试集上的性能。

请注意，随机算法需要更多的计算资源和时间，因为它将特征转换为更高的维度空间。您可以根据需要对代码进行修改和优化。