python在三分之一和三分之二的索引上水平拆分数据集

原创

mob64ca12e1497a 2024-09-27 05:10:12 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12e1497a的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

Python 数据集的水平拆分

在数据分析和机器学习的世界中，将数据集拆分成训练集和测试集是至关重要的。这篇文章将教你如何在 Python 中实现在三分之一和三分之二的索引上水平拆分数据集的过程。

流程概述

下面是我们将要遵循的步骤表：

步骤	说明
1	导入必要的库
2	创建或加载数据集
3	计算拆分索引
4	拆分数据集
5	验证拆分结果

详细步骤解析

步骤 1: 导入必要的库

首先，我们需要导入一些用于数据处理的库。以下是代码示例：

import numpy as np  # 导入NumPy库用于数组操作
import pandas as pd  # 导入Pandas库用于数据框处理

步骤 2: 创建或加载数据集

我们可以创建一个简单的数据集，或者从文件中加载。这里我们将随机生成一个数据集：

# 创建一个包含10个样本和2个特征的随机数据集
data = np.random.rand(10, 2)  
df = pd.DataFrame(data, columns=["Feature1", "Feature2"])
print("原始数据集:")
print(df)

步骤 3: 计算拆分索引

我们需要计算出可以用于拆分数据集的索引，这里我们将用于三分之一(1/3)和三分之二(2/3)的索引值：

# 计算数据集的大小
total_length = len(df)

# 计算拆分索引
split_index_1 = int(total_length / 3)  # 一三分之的索引
split_index_2 = int(total_length * 2 / 3)  # 三分之二的索引

print(f"一三分之的索引为: {split_index_1}, 三分之二的索引为: {split_index_2}")

步骤 4: 拆分数据集

在这一步，我们根据计算出的索引来进行数据集的拆分：

# 水平拆分数据集
df_1_3 = df.iloc[:split_index_1]  # 取前1/3的数据
df_2_3 = df.iloc[split_index_1:split_index_2]  # 取1/3到2/3的数据
df_2_end = df.iloc[split_index_2:]  # 取余下的数据

print("1/3的数据集:")
print(df_1_3)
print("1/3到2/3的数据集:")
print(df_2_3)
print("2/3到结尾的数据集:")
print(df_2_end)

步骤 5: 验证拆分结果

最后，我们来验证一下拆分结果，确保数据被正确拆分。

# 验证拆分结果
print("验证拆分:")
print(f"1/3的大小: {df_1_3.shape[0]}")
print(f"1/3到2/3的大小: {df_2_3.shape[0]}")
print(f"2/3到结尾的大小: {df_2_end.shape[0]}")

关系图示意

为了更清晰地理解这一过程，我们用关系图表示我们之间的关系：

erDiagram
    DATASET ||--o{ SPLIT : contains
    DATASET {
        string Feature1
        string Feature2
    }
    SPLIT {
        string Part1
        string Part2
        string Part3
    }