怎么用StratifiedShuffleSplit并保存抽样和未抽样的数据python

可以使用以下代码来实现：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
import pandas as pd

# 读入数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 指定需要抽样的列
target = data["target"]

# 初始化StratifiedShuffleSplit对象
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)

# 将数据分为抽样和未抽样的数据
for train_index, test_index in sss.split(data, target):
    train_data = data.iloc[train_index]
    test_data = data.iloc[test_index]

# 保存抽样和未抽样的数据
train_data.to_csv("train_data.csv", index=False)
test_data.to_csv("test_data.csv", index=False)

其中，StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)表示将数据分成一份测试集和四份训练集，测试集占20%，random_state用于设置随机种子，保证每次抽样结果一致。train_index和test_index是数组，存放着每一个样本所属的数据集编号，最后根据这个编号将数据分为抽样和未抽样的数据。最后使用to_csv方法将两份数据保存到本地。