使用Pandas的sample和drop拆分数据集未达预期，求原因

• 核心原因：数据集索引存在重复值
  你的代码逻辑本身没问题，但train_df的索引不是唯一的。当调用drop(index=I1.index)时，Pandas会删除所有索引匹配I1中索引值的行，而不是只删除I1选取的那2000行。如果原始数据里有大量重复索引，就会出现删除后剩余行数远少于预期的情况。

• 验证方法
  执行以下代码检查索引唯一性：

  print(train_df.index.is_unique)  # 输出False说明存在重复索引
  print(train_df.index.duplicated().sum())  # 查看重复索引的总数量
  

• 解决办法
  有两种常用方案：

  1. 重置索引后再拆分

     train_df = train_df.reset_index(drop=True)
     I1 = train_df.sample(frac=0.5, random_state=opts.seed)
     I2 = train_df.drop(index=I1.index)
     

  2. 用布尔掩码拆分
     先生成随机掩码，彻底避开索引重复的影响：

     import numpy as np
     mask = np.random.RandomState(opts.seed).choice([True, False], size=len(train_df), p=[0.5, 0.5])
     I1 = train_df[mask]
     I2 = train_df[~mask]
     

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dr. Prof. Patrick