Python/如何在/train/test/split之后删除带有索引的测试数据中的特定行

Python / How to delete specific rows in testing data with indices after / train / test / split

我想删除 X_test 和 y_test 中 MFD 较大的每一行。问题是,我总是从 Train / Test / Split 中获取随机混合索引。如果我尝试删除它,我会收到以下错误消息:

IndexError:索引 3779 超出尺寸为 3488 的轴 1 的范围

我不能用旧的索引来删除它,但是我怎样才能得到 MFD > 1 的新索引

  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, 
                                                test_size=test_size, 
                                                random_state=random_state, 
                                                stratify=y)



mfd_drop_rows = []
i_nr = 0
for i in X_test.MFD:
   if (i > 1): 
      mfd_drop_rows.append(X_test.index[i_nr])
   i_nr += 1


X_test_new = X_test.drop(X_test.index[mfd_drop_rows]) 
y_test_new = Y_test.drop(Y_test.index[mfd_drop_rows]) 

感谢您的帮助(=

抱歉,我已经解决了,我只是使用 i_nr 迭代并获得了新索引。

感谢所有阅读的人

mfd_drop_rows = []
i_nr = 0
for i in X_test.MFD:
 if (i > 1): 
    mfd_drop_rows.append(i_nr)
 i_nr += 1


 X_test_new = X_test.drop(X_test.index[mfd_drop_rows]) 
 y_test_new = Y_test.drop(Y_test.index[mfd_drop_rows]) 

不确定 MFD 是什么,但假设 X_test.MFD 给你一个数字数组,你可以使用掩码来删除行。可以在这里看到如何使用掩码的简单示例:

x = [[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]
mfd = [0.6, 1.3]
mask = x > 1
x_new = x[mask,:]

这将得到:

x = [1,2,3,4,5
     6,7,8,9,10]
mask = [False, True]
x_new = [6,7,8,9,10]