使用python将DataFrame的数据集按7:1划分为训练集与测试集
时间: 2024-02-17 19:04:47 浏览: 35
可以使用scikit-learn库中的train_test_split方法来将DataFrame的数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集。具体代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设数据集为df,其中最后一列为标签
X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]
# 将数据集按7:3的比例划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
```
其中,X为特征矩阵,y为标签矩阵,test_size参数表示测试集所占比例,random_state参数用于设置随机数种子,保证每次划分的结果相同。
相关问题
用 Pandas 的 DataFrame将csv文件按照7:3划分测试集和训练集
可以使用 Pandas 的 sample 方法随机划分测试集和训练集。具体操作如下:
1. 读取 csv 文件为 DataFrame:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file_name.csv')
```
2. 随机划分测试集和训练集:
```python
train_df = df.sample(frac=0.7, random_state=123) # 随机划分训练集,占比为 70%
test_df = df.drop(train_df.index) # 测试集为剩余部分
```
其中,`frac` 参数指定训练集占总数据量的比例,`random_state` 参数为随机种子,保证每次划分结果一致。这里设置为 0.7:0.3,即训练集占 70%,测试集占 30%。
3. 可以将训练集和测试集保存为新的 csv 文件:
```python
train_df.to_csv('train.csv', index=False) # 不保存行索引
test_df.to_csv('test.csv', index=False)
```
以上操作将 DataFrame 划分为测试集和训练集,并将它们保存为新的 csv 文件。
如何把图片数据集文件夹和excel标签按照7:3划分为训练集和测试集
您可以使用Python中的库来帮助您完成这个任务。具体步骤如下:
1. 导入必要的库
```python
import os
import random
import shutil
import pandas as pd
```
2. 定义文件夹路径和excel文件路径
```python
data_dir = "/path/to/data/folder/"
excel_path = "/path/to/excel/file.xlsx"
```
3. 读取excel文件并随机划分为训练集和测试集
```python
df = pd.read_excel(excel_path)
train_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
test_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
for label in df["label"].unique():
label_df = df[df["label"]==label]
label_train_df = label_df.sample(frac=0.7, random_state=42)
label_test_df = label_df.drop(label_train_df.index)
train_df = train_df.append(label_train_df)
test_df = test_df.append(label_test_df)
```
4. 创建训练集和测试集文件夹
```python
train_dir = os.path.join(data_dir, "train")
test_dir = os.path.join(data_dir, "test")
os.mkdir(train_dir)
os.mkdir(test_dir)
```
5. 复制图片到对应的文件夹
```python
for index, row in train_df.iterrows():
img_path = os.path.join(data_dir, row["filename"])
label_dir = os.path.join(train_dir, row["label"])
os.makedirs(label_dir, exist_ok=True)
shutil.copy(img_path, label_dir)
for index, row in test_df.iterrows():
img_path = os.path.join(data_dir, row["filename"])
label_dir = os.path.join(test_dir, row["label"])
os.makedirs(label_dir, exist_ok=True)
shutil.copy(img_path, label_dir)
```
注意:以上代码仅为示例,需要根据实际情况进行修改。