我想将以下数据透视表拆分为训练和测试集（以评估推荐系统），并正在考虑提取两个具有不重叠索引（userID）和列值（ISBN）的表。如何正确分割？谢谢。
bangwancooler 回答：从数据透视表熊猫中提取较小的表
如@moys所建议，可以先将数据框列拆分为不重叠的列名，然后再使用train_test_split中的scikit-learn。
示例：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
生成数据：
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100,4)),columns=list('ABCD'))
以某种方式分割df列，例如一半：
cols = int(len(df.columns)/2)
df_A = df.iloc[:,0:cols]
df_B = df.iloc[:,cols:]
使用train_test_split：
train_A,test_A = train_test_split(df_A,test_size=0.33)
train_B,test_B = train_test_split(df_B,test_size=0.33)