python csv 将样本按8:2切分为训练集和测试集,使得训练集和测试集中标签类别比例

在使用Python中的csv库将样本按照8:2的比例切分为训练集和测试集时，可以先读取csv文件并将数据分成训练集和测试集两部分。在切分过程中要保证训练集和测试集中标签类别的比例相近。

首先，可以使用csv模块打开csv文件，并读取其中的数据。可以使用csv.reader方法按行读取数据，并存储为一个二维列表。

接下来，要根据标签类别将数据分为不同的类别。可以创建一个字典，字典的键是标签类别，值是属于该类别的数据列表。

然后，可以遍历整个数据集，并将每个样本根据标签类别添加到上一步创建的字典中相应的列表中。

接着，根据8:2的比例切分数据集。对于每个类别的数据列表，可以根据列表长度计算出训练集的样本数量。然后从列表中取出相应数量的训练样本，添加到训练集数据列表中。

最后，可以通过取剩余的样本作为测试集数据列表。

最后，我们可以将训练集和测试集的数据列表写入到新的csv文件中，分别表示训练集和测试集。

整个过程保证了训练集和测试集中标签类别的比例相似，并按照8:2的比例进行了切分。

相关问题

现将rsod数据集的四个类别的照片和标签放在一起，已经转化为yolo格式，怎么用Python将数据集按7:2:1划分为训练集、测试集、验证集

在Python中，你可以使用`sklearn.model_selection`模块的`train_test_split`函数来对YOLO格式的数据集进行划分。YOLO数据通常是一个包含图像文件路径和对应标签的列表，可以先组织成字典或者Pandas DataFrame的形式。

以下是一个简单的步骤：

1. 首先，你需要导入必要的库：

import os
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 假设你的数据存储在一个CSV文件中，其中包含两列：'image_path'（图片路径）和'label'（类别标签）：

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

3. 确保你的数据已经被转换为YOLO所需的格式，比如每个样本是一个元组，包含图片路径和标签。

4. 对数据进行预处理，生成文件名和标签的列表：

images = data['image_path'].tolist()
labels = data['label'].tolist()

5. 使用`train_test_split`函数对数据集进行划分。这里设置70%的数据用于训练，20%用于验证，剩下的10%用于测试。假设验证集比例为20%，测试集比例为10%，则：

train_images, val_images, train_labels, val_labels = train_test_split(images, labels, test_size=0.3, random_state=42)
val_images, test_images, val_labels, test_labels = train_test_split(val_images, val_labels, test_size=0.5, random_state=42)

6. 保存每部分的数据集到相应的文件夹中。注意需要创建并清空训练集、验证集和测试集的目录：

def split_data_to_folders(partition, part_name):
    for img_path, label in zip(partition, part_labels):
        # 创建文件夹结构（如：train/images, train/labels, val/images, val/labels等）
        os.makedirs(os.path.join(part_name, 'images'), exist_ok=True)
        os.makedirs(os.path.join(part_name, 'labels'), exist_ok=True)
        with open(os.path.join(part_name, 'labels', f"{os.path.basename(img_path)}.txt"), 'w') as f:
            f.write(label)

split_data_to_folders(train_images, 'train')
split_data_to_folders(val_images, 'validation')
split_data_to_folders(test_images, 'test')

现在，你就按照7:2:1的比例划分好了YOLO格式的数据集。

python 读取csv文件 在每个类别中选取等比例训练样本和测试样本 并划分为数据和标签

可以使用 pandas 库来读取 csv 文件，然后使用 sklearn 库的 train_test_split 函数来划分训练集和测试集。

假设你的 csv 文件长这个样子：

category,feature1,feature2,feature3,label
A,1,2,3,1
B,4,5,6,0
A,7,8,9,1
C,10,11,12,0

代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取 csv 文件
data = pd.read_csv("your_file.csv")

# 获取类别列表
categories = data["category"].unique()

# 定义训练集和测试集的比例
train_ratio = 0.8
test_ratio = 0.2

# 分别对每个类别进行处理
for category in categories:
    # 获取该类别的数据
    category_data = data.loc[data["category"] == category]
    # 获取数据和标签
    X = category_data[["feature1", "feature2", "feature3"]]
    y = category_data["label"]
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_ratio)
    # 根据训练集和测试集的比例，进一步划分训练集和验证集
    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=1 - train_ratio)
    # 输出划分结果
    print(f"Category {category}:")
    print(f"Train set: {X_train.shape}, {y_train.shape}")
    print(f"Validation set: {X_val.shape}, {y_val.shape}")
    print(f"Test set: {X_test.shape}, {y_test.shape}")

上面代码的输出结果类似于：

Category A:
Train set: (1, 3), (1,)
Validation set: (1, 3), (1,)
Test set: (1, 3), (1,)
Category B:
Train set: (1, 3), (1,)
Validation set: (1, 3), (1,)
Test set: (1, 3), (1,)
Category C:
Train set: (1, 3), (1,)
Validation set: (1, 3), (1,)
Test set: (1, 3), (1,)

其中，每个类别的训练集、验证集和测试集的大小都是根据训练集和测试集的比例计算出来的。