python - 修改train_test_split函数

我是否可以使用train_test_split()而不是传递test_size和random_state参数，根据索引值（每10行作为训练数据，其余作为测试数据）将数据集拆分为训练集和测试集？

最佳答案

好的，试试这个，您可以使用::n，它将返回您将指定的每N个，下面是示例：

df=pd.DataFrame({'number': np.arange(100), })

如果我们想每10次得到一个值：

print(df[::10])

结果：

    number
0        0
10      10
20      20
30      30
40      40
50      50
60      60
70      70
80      80
90      90

您可以对numpy数组执行相同的操作：

np.arange(100)

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16,
       17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33,
       34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,
       51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67,
       68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84,
       85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99])

每9个值：

np.arange(100)[::9]

输出：

array([ 0,  9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81, 90, 99])

编辑：

def getting_train_val(dataframe, interval=10):
    x_valid = dataframe[::interval]
    x_test = dataframe[~ dataframe(dataframe[::interval])].dropna()
    return x_valid, x_test

关于python - 修改train_test_split函数，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/51470179/