import random
import numpy as np
data = pd.read_csv("./datann.csv",error_bad_lines=false)
data = np.array(data)
# 這裡np資料一定要用np.random.shuffle，不要用random帶的shuffle，它不適用與shuffle
np.random.shuffle(data)#隨機打亂,
#取前90%為訓練集
alldata = [d[0] for d in data]
df1=data[:int(0.9*len(alldata))]
#將np.array轉為dataframe，並加上原資料集中的列名
df1=pd.dataframe(df1,columns=['url','label', 'sent', 'title'])
#寫入csv
df1.to_csv("./train.csv",index=false)
#剩餘百分之10為測試集
df2=data[int(0.1*len(alldata)):]
df2=pd.dataframe(df2,columns=['url','label','sent', 'title'])
df2.to_csv("./test.csv",index=false)
from sklearn.model_selection import train_test_split
# x為資料，y為標籤，返回四個值
xtrain,xtest,ytrain,ytest = train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=420)
# 切分前資料標籤的分布情況
train_data.seriousdlqin2yrs.value_counts()
#切分後,訓練集資料標籤的分布情況
pd.series(ytrain).value_counts()
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