python数据拆分_python将list存入数据库

激活谷笔记 • 2025-03-17 23:53 • 阅读 12

在Python中，数据分割可以通过多种方法实现，具体取决于数据的类型和需求。以下是一些常见的数据分割方法：

随机划分法

使用`train_test_split`函数从`sklearn.model_selection`模块随机划分数据集为训练集和测试集。

 from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv（'data.csv'） train_data, test_data = train_test_split（data, test_size=0.2, random_state=42） print（'训练集：'） print（train_data.head（）） print（'测试集：'） print（test_data.head（））

划分K折法

将数据集划分为K个部分，轮流将每个部分作为测试集，其余部分作为训练集。

时间划分法

适用于时间序列数据，按时间顺序划分数据集。

文件数据分割

可以通过读取文件内容，然后按行或列分割数据。

 with open（'C:/Users//Desktop/custNums_pre.txt', 'r'） as file_object: lines = file_object.readlines（） for i in range（0, len（lines）, ）: with open（f'{BASE_DIR}/custNums_{i}.csv', 'w'） as split_object: split_object.writelines（lines[i:i+]）

列表数据分割

使用切片操作符`[:]`对列表数据进行分割。

 my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] sub_list = my_list[2:5] 从索引2开始到索引5结束（不包括索引5） print（sub_list） 输出： [3, 4, 5]

字符串数据分割

使用`split`方法对字符串数据进行分割。

 s = 'abc\ndef' print（s.split（'\n'）） 输出： ['abc', 'def']

NumPy数组分割

使用`numpy.array_split`方法对NumPy数组进行分割。

 import numpy as np arr = np.array（[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]） parts = np.array_split（arr, 3） print（parts） 输出： [array（[1, 2, 3]）, array（[4, 5, 6]）, array（[7, 8, 9]）]

选择合适的分割方法需要根据具体的应用场景和需求来决定。希望这些示例能帮助你理解如何在Python中进行数据分割