当数据为每个组的行形状而不是每个组的一行时，如何将数据集拆分/分区为训练和测试集

Question

我有一个数据框如下，我需要将它分成训练和测试集，如果我在训练中有一个特定的ID，它不应该在测试集中重复。

   Row  ID  AGE GENDER  TIME  CODE
    0    1   66      M     1     0
    1    1   66      M     2     0
    2    1   66      M     3     1
    3    2   20      F     1     0
    4    2   20      F     2     0
    5    2   20      F     3     0
    6    2   20      F     4     0
    7    3   18      F     1     0
    8    3   18      F     2     0
    9    3   18      F     3     0
    10   3   18      F     4     1

训练集中所需的输出应该是这样的

  Row   ID  AGE GENDER  TIME  CODE
    0    1   66      M     1     0
    1    1   66      M     2     0
    2    1   66      M     3     1
    3    2   20      F     1     0
    4    2   20      F     2     0
    5    2   20      F     3     0
    6    2   20      F     4     0

和测试集应该像

   Row   ID  AGE GENDER  TIME  CODE
    0    3   18      F     1     0
    1    3   18      F     2     0
    2    3   18      F     3     0
    3    3   18      F     4     1

怎么可能在pandas python中这样做？

提前致谢

Answer 1

试试这个，

ids=df['ID'].unique()
t= ids[:int(round(len(ids)*0.60))]

train=df[df['ID'].isin(t)]
test=df[~df['ID'].isin(t)]

输入：

    Row  ID  AGE GENDER  TIME  CODE
0     0   1   66      M     1     0
1     1   1   66      M     2     0
2     2   1   66      M     3     1
3     3   2   20      F     1     0
4     4   2   20      F     2     0
5     5   2   20      F     3     0
6     6   2   20      F     4     0
7     7   3   18      F     1     0
8     8   3   18      F     2     0
9     9   3   18      F     3     0
10   10   3   18      F     4     1

输出：

火车：

   Row  ID  AGE GENDER  TIME  CODE  flag
0    0   1   66      M     1     0     0
1    1   1   66      M     2     0     0
2    2   1   66      M     3     1     0
3    3   2   20      F     1     0     1
4    4   2   20      F     2     0     1
5    5   2   20      F     3     0     1
6    6   2   20      F     4     0     1

测试：

   Row  ID  AGE GENDER  TIME  CODE  flag
7     7   3   18      F     1     0     2
8     8   3   18      F     2     0     2
9     9   3   18      F     3     0     2
10   10   3   18      F     4     1     2