train_data, test_data = train_test_split(triplet_dataset_sub_song_merged_sub, test_size = 0.30, random_state=0)，数据集为triplet_dataset_sub_song_mergedpd，里面有五列数据，user、song、listen_count、title、release 、artist_name、year 统计每个用户的播放列表

好的，这个问题可以回答。您需要按照user列进行分组，然后对每个用户的listen_count列进行求和，即可得到每个用户的播放列表。具体方法如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
triplet_dataset_sub_song_mergedpd = pd.read_csv("your_file_path_here")

# 按照user列进行分组，并对每个用户的listen_count列进行求和
user_playlists = triplet_dataset_sub_song_mergedpd.groupby("user")["listen_count"].sum()

# 打印出每个用户的播放列表
print(user_playlists)

这样就能够得到每个用户的播放列表了。注意，这里假设数据集中每个用户只出现了一次，即每个用户只有一个播放列表。如果同一个用户有多个播放列表，需要根据具体情况进行处理。

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from sklearn.model_selection import train_test_split triplet_dataset_sub_song_merged_set = triplet_dataset_sub_song_merged train_data,test_data = train_test_split(triplet_dataset_sub_song_merged_set, test_size=0.4,random_state=0)

这是一个Python中使用sklearn库进行数据集划分的代码。其中，triplet_dataset_sub_song_merged_set是数据集，train_test_split()函数将数据集按比例进行划分，生成训练集(train_data)和测试集(test_data)。其中test_size参数指定了测试集所占比例，random_state参数指定了划分时的随机种子。

train_data, test_data = train_test_split(triplet_dataset_sub_song_merged_sub, test_size = 0.30, random_state=0)

这段代码使用了Scikit-learn库中的train_test_split函数，将triplet_dataset_sub_song_merged_sub数据集分成训练集和测试集，其中test_size参数指定测试集的比例为30%，random_state参数用于指定随机数种子，以确保每次运行代码时划分的训练集和测试集是一致的。