从一dataframe里抽样70%作为训练集，剩下30%作为测试集

可以使用 pandas 库中的 `sample()` 函数来进行抽样。假设你的 dataframe 名称为 `df`，可以按如下方式进行操作：

# 随机抽样 70% 作为训练集
train_df = df.sample(frac=0.7, random_state=42)

# 剩下的 30% 作为测试集
test_df = df.drop(train_df.index)

其中，`frac=0.7` 表示抽样比例为 70%，`random_state` 是随机种子，可以设置为一个固定值，保证每次运行得到的结果一致。`drop()` 函数用于删除训练集中已经抽取的样本，剩下的就是测试集。

相关问题

请用Python实现，对某一DataFrame数据集，随机下采样其70％作为训练集，并把剩下的30％作为测试集

假设我们有一个名为`df`的DataFrame数据集，可以按照以下方式将其划分为训练集和测试集，比例为7:3：

import random

random.seed(123)  # 设定随机数种子，保证每次结果可重复

train_size = int(0.7 * len(df))  # 计算训练集大小
train_data = df.sample(n=train_size)  # 从数据集中随机采样训练集
test_data = df.drop(train_data.index)  # 测试集为剩余部分

print('训练集大小:', len(train_data))
print('测试集大小:', len(test_data))

以上代码中，我们首先设定了一个随机数种子，以保证每次随机结果可重复。然后，根据7:3的比例计算出训练集的大小，从数据集中随机采样相应数量的样本作为训练集，剩余的部分则作为测试集。最后输出训练集和测试集的大小。

需要注意的是，这里使用了`DataFrame.sample()`方法来进行随机采样，其参数`n`表示采样的数量。`DataFrame.drop()`方法可以用于删除指定行或列，这里我们删除了训练集所占的行，剩余部分即为测试集。

数据集按照70%和30%被随机划分为训练集和测试集代码如何实现？

假设你已经有了一个包含所有数据的数据集，可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split()函数来将数据集划分为训练集和测试集。

示例代码如下：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = # 特征数据，例如一个numpy数组或者pandas的DataFrame
y = # 目标变量，例如一个numpy数组或者pandas的Series

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

在代码中，train_test_split()函数接受四个参数：特征数据X，目标变量y，测试集的大小test_size（可以是一个百分比或者具体的样本数），以及一个随机数种子random_state（可选，用于控制随机划分的结果，保证可重复性）。

函数的返回值是划分好的训练集（X_train和y_train）和测试集（X_test和y_test）。