random_split分割后的数据集如何转化为DataFrame形式

在PyTorch的`torch.utils.data.Dataset`类中，`random_split`方法会将数据集划分为多个子集，每个子集都是独立的`Subset`对象，它们并没有直接转化为Pandas DataFrame的形式。如果你想把子集的数据转换成DataFrame，你需要手动地对每个`Subset`进行操作。

下面是一个例子：

from torch.utils.data import Dataset, Subset, random_split

# 假设你有一个自定义的Pandas DataFrame数据集
dataset = MyDataset(df, labels_column)  # df是你想要转换的数据，labels_column是对应的标签列

# 使用random_split
train_size, valid_size = 0.8, 0.1
train_dataset, valid_dataset = random_split(dataset, [int(len(dataset)*train_size), int(len(dataset)*valid_size)])

# 对于每个子集，假设它们都有相同的列结构
def convert_to_df(subset):
    subset_data = {col_name: subset.data[col_name] for col_name in dataset.column_names}  # 假设subset.data包含数据
    subset_labels = subset.labels  # 假设subset.labels包含对应标签
    return pd.DataFrame(data=subset_data, columns=dataset.column_names, index=range(len(subset)))

train_df = convert_to_df(train_dataset)
valid_df = convert_to_df(valid_dataset)

在这个例子中，我们首先创建了`train_df`和`valid_df`两个DataFrame，其中数据和标签分别来自于`train_dataset`和`valid_dataset`的`data`属性和`labels`属性。