推荐：
生成，torch.randn快速生成
切分, HuggingFace Datasets

1、torch.randn（✅）

# --- 1. 数据生成和辅助模块 (无变化) ---def generate_ohlcv_data(num_samples, seq_len, num_features, multi_step):"""生成伪造的 OHLCV 数据"""ohlcv = np.random.randn(num_samples, seq_len, num_features).astype(np.float32)y = np.random.randn(num_samples, multi_step, num_features).astype(np.float32)return torch.from_numpy(ohlcv), torch.from_numpy(y)

import torch
import torch.nn as nn
from mamba_ssm import Mamba
from st_moe_pytorch import MoE, Expert
import numpy as np# --- 1. 模拟数据生成 ---
def create_dummy_ohlcv_data(num_samples, seq_len, predict_steps):"""生成伪造的 OHLCV 股票数据。Args:num_samples (int): 样本数量。seq_len (int): 每个样本的序列长度。predict_steps (int): 预测的未来步数。Returns:tuple: (输入数据, 标签数据)"""# 5个特征: 开盘价, 最高价, 最低价, 收盘价, 交易量feature_dim = 5# 输入: (样本数, 序列长度, 特征维度)inputs = torch.randn(num_samples, seq_len, feature_dim)# 标签: (样本数, 预测步数, 预测维度)# 我们预测未来 predict_steps 的收盘价labels = torch.randn(num_samples, predict_steps, 1)print(f"生成的假数据输入形状: {inputs.shape}")print(f"生成的假数据标签形状: {labels.shape}")return inputs, labels

2、HuggingFace Datasets（✅）

HuggingFace Datasets，快速生成假数据集的方法

好问题 👍
如果你已经在用 🤗 HuggingFace Datasets，生成“假数据集”其实非常方便，可以直接从 字典 / DataFrame / 列表 构建。下面我整理几种常见方法：

---

🔹1. 从字典生成

最简单，直接写个 dict 就行：

from datasets import Datasetdata = {"text": ["hello world", "foo bar", "lorem ipsum"],"label": [0, 1, 0]
}
dataset = Dataset.from_dict(data)print(dataset)
print(dataset[0])

---

🔹2. 从 pandas.DataFrame 生成

结合前面提到的 numpy/pandas 假数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from datasets import Datasetdf = pd.DataFrame({"feature1": np.random.randn(100),"feature2": np.random.randint(0, 10, 100),"label": np.random.choice([0, 1], size=100)
})dataset = Dataset.from_pandas(df)
print(dataset[0])

---

🔹3. 批量生成“业务型”假数据（配合 Faker）

from datasets import Dataset
from faker import Fakerfake = Faker("en_US")data = {"name": [fake.name() for _ in range(20)],"email": [fake.email() for _ in range(20)],"date": [fake.date() for _ in range(20)],"amount": [fake.random_int(100, 10000) for _ in range(20)]
}dataset = Dataset.from_dict(data)
print(dataset[0])

---

🔹4. 随机文本/时间序列假数据

比如快速生成 NLP 数据：

from datasets import Dataset
import numpy as npdata = {"sentence": [f"sample text {i}" for i in range(50)],"label": np.random.randint(0, 2, 50).tolist()
}dataset = Dataset.from_dict(data)
print(dataset[:5])

比如金融时间序列：

import pandas as pd
import numpy as np
from datasets import Datasetn = 100
df = pd.DataFrame({"date": pd.date_range("2025-01-01", periods=n),"price": 100 + np.random.randn(n).cumsum(),"volume": np.random.randint(100, 1000, n)
})dataset = Dataset.from_pandas(df)
print(dataset[:3])

---

🔹5. 直接生成 DatasetDict

方便划分 train/test：

from datasets import Dataset, DatasetDictdata = {"text": [f"sample {i}" for i in range(100)],"label": [i % 2 for i in range(100)]
}dataset = Dataset.from_dict(data)
dataset = dataset.train_test_split(test_size=0.2)dataset_dict = DatasetDict({"train": dataset["train"],"test": dataset["test"]
})print(dataset_dict)

---

✅ 总结：

• Dataset.from_dict → 最快，直接传 Python dict
• Dataset.from_pandas → 用 pandas/numpy 快速造数据
• 配合 Faker → 生成“看起来真实”的假数据
• train_test_split → 一步得到训练集/测试集

---

要不要我帮你写一个 通用函数 make_fake_hf_dataset(mode="classification"/"nlp"/"finance")，一行就能造 HuggingFace 假数据集？

3、HF Datasets 切分数据集

👌 在 🤗 HuggingFace Datasets 里，切分数据集非常灵活，主要用 .train_test_split()，也可以用 .select()、.shard() 等。下面给你总结常见方法：

---

🔹1. 随机切分（最常用）

from datasets import Datasetdata = {"text": [f"sample {i}" for i in range(100)], "label": [i % 2 for i in range(100)]}
dataset = Dataset.from_dict(data)# 80% train, 20% test
split = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42)print(split["train"])
print(split["test"])

---

🔹2. 固定比例切分（多份）

可以用 train_test_split 递归拆分，得到 train/valid/test：

# 先切 train/test
split = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42)# 再从 train 中切出 valid
split2 = split["train"].train_test_split(test_size=0.1, seed=42)# 合并成 DatasetDict
from datasets import DatasetDict
dataset_dict = DatasetDict({"train": split2["train"],"valid": split2["test"],"test": split["test"]
})print(dataset_dict)

---

🔹3. 按索引选择（精确控制）

train_dataset = dataset.select(range(0, 80))   # 前 80 个样本
test_dataset  = dataset.select(range(80, 100)) # 后 20 个样本

---

🔹4. 按分片切分（均匀划分）

# 把数据均匀分成 5 份，取第 0 份
part0 = dataset.shard(num_shards=5, index=0)# 取第 1 份
part1 = dataset.shard(num_shards=5, index=1)

---

🔹5. 自定义条件切分

比如按 label 分：

def is_positive(example):return example["label"] == 1positive = dataset.filter(is_positive)
negative = dataset.filter(lambda x: x["label"] == 0)

---

✅ 总结

• 随机划分 → .train_test_split()
• 固定索引/前后切分 → .select()
• 均匀分片 → .shard()
• 条件过滤 → .filter()
• 组合多份 → DatasetDict

---

要不要我帮你写一个 通用函数 split_dataset(dataset, train=0.8, valid=0.1, test=0.1)，自动返回 DatasetDict(train/valid/test)？

在 HuggingFace Datasets 里，切分数据集的方法主要有几种，根据你是想 按比例、按索引、还是 使用自带 split 来划分。下面详细说明并举例：

---

1️⃣ 使用 train_test_split 按比例划分

from datasets import load_dataset# 加载数据集（通常 split='train'）
dataset = load_dataset("imdb", split="train")# 划分 80% 训练，20% 测试
split_dataset = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42)train_dataset = split_dataset["train"]
test_dataset  = split_dataset["test"]print(len(train_dataset), len(test_dataset))

• test_size 可以是整数（样本数）或浮点数（比例）
• seed 用于固定随机打乱结果

---

2️⃣ 手动按索引切分 select

train_end = 20000
val_end   = 25000train_dataset = dataset.select(range(0, train_end))
val_dataset   = dataset.select(range(train_end, val_end))
test_dataset  = dataset.select(range(val_end, len(dataset)))

• 适合固定顺序划分
• dataset.select(indices) 会返回一个新的 Dataset 子集

---

3️⃣ 随机采样子集

# 打乱数据
shuffled = dataset.shuffle(seed=42)# 取前 5000 条作为子集
subset = shuffled.select(range(5000))

• 常用于快速调试或小规模实验

---

4️⃣ 多重划分（train/val/test）

# 先划分训练+测试
train_test = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42)# 再划分测试集为验证集+测试集
valid_test = train_test["test"].train_test_split(test_size=0.5, seed=42)train_dataset = train_test["train"]
valid_dataset = valid_test["train"]
test_dataset  = valid_test["test"]

• 常用于需要三份数据集的情况

---

5️⃣ 使用数据集自带 split

dataset = load_dataset("imdb")train_dataset = dataset["train"]
test_dataset  = dataset["test"]

• 有些数据集本身就提供了 split，无需再划分

---

6️⃣ 高级：使用 train_test_split 并指定 stratify（按类别平衡）

split_dataset = dataset.train_test_split(test_size=0.2, stratify_by_column="label", seed=42)

• 可以保证训练集和测试集的标签分布一致

---

✅ 总结

方法	适用场景
train_test_split	快速按比例随机划分
select	按固定索引自定义划分
shuffle().select()	随机采样子集
数据集自带 split	直接使用官方划分
多次 train_test_split	生成 train/val/test 三份数据
stratify_by_column	保持标签分布一致

---

如果你需要，我可以帮你写一个 通用函数，只用一个方法就能支持：

• train/val/test 划分
• 按比例或固定数量
• 是否随机打乱
• 是否保持类别分布

这样直接调用就能得到切好的 HF Dataset。

你希望我写吗？

4、示例（窗口）

时间序列切分，验证和测试集加上前面窗口长度数据

1.示例1：切片

明白了，你想做时间序列切分，并且为了训练模型或滚动预测，需要在 验证集和测试集前面补上 window_size 的历史数据，保证模型可以拿到足够的历史信息。下面给你一个标准示例：

import pandas as pd# 假数据
data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=100),'value': range(100)
})window_size = 10  # 历史窗口长度
train_ratio = 0.7
val_ratio = 0.2  # 测试集自动是剩下的 0.1n = len(data)
train_end = int(n * train_ratio)
val_end = train_end + int(n * val_ratio)# 切分
train_data = data.iloc[:train_end]# 验证集前加上 window_size 历史数据
val_data = data.iloc[max(train_end - window_size, 0):val_end]# 测试集前加上 window_size 历史数据
test_data = data.iloc[max(val_end - window_size, 0):]print("Train:", train_data.shape)
print("Validation:", val_data.shape)
print("Test:", test_data.shape)

import pandas as pd
import numpy as np# 假数据
n = 100
data = pd.DataFrame({"date": pd.date_range("2025-01-01", periods=n),"value": np.random.randn(n).cumsum()
})window_size = 10
train_ratio, valid_ratio, test_ratio = 0.7, 0.2, 0.1train_end = int(len(data) * train_ratio)
valid_end = train_end + int(len(data) * valid_ratio)# 切分训练集
train_data = data.iloc[:train_end]# 验证集，需要加上前面 window_size 个数据
valid_data = data.iloc[train_end - window_size : valid_end]# 测试集，也需要加上前面 window_size 个数据
test_data = data.iloc[valid_end - window_size :]print("Train:", train_data.shape)
print("Valid:", valid_data.shape)
print("Test:", test_data.shape)

✅ 特点

1. 保留时间顺序，不打乱。
2. 验证集和测试集前加 window_size 历史数据，保证模型有完整的序列输入。
3. max(..., 0) 防止索引越界。

---

如果你想，我可以帮你写一个可复用函数，直接传入 data, train_ratio, val_ratio, window_size，返回 train/val/test，并且自动处理窗口前置，非常适合滚动预测。

你希望我写这个函数吗？

2.示例2：HuggingFace Datasets

明白了，你想在 HuggingFace Datasets 中做 时间序列切分，同时保证 验证集和测试集前加上 window_size 的历史数据。下面是一个完整示例：

from datasets import Dataset
import pandas as pd# 假数据
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=100),'value': range(100)
})# 转成 HF Dataset
dataset = Dataset.from_pandas(df)# 参数
window_size = 10
train_ratio = 0.7
val_ratio = 0.2n = len(dataset)
train_end = int(n * train_ratio)
val_end = train_end + int(n * val_ratio)# 切分索引
train_dataset = dataset.select(range(train_end))# 验证集：前加 window_size 历史
val_start = max(train_end - window_size, 0)
val_dataset = dataset.select(range(val_start, val_end))# 测试集：前加 window_size 历史
test_start = max(val_end - window_size, 0)
test_dataset = dataset.select(range(test_start, n))print("Train:", len(train_dataset))
print("Validation:", len(val_dataset))
print("Test:", len(test_dataset))

✅ 特点

1. 保留时间顺序，适合时间序列。
2. 验证集和测试集前补历史窗口，方便滑动窗口模型输入。
3. 输出仍然是 HF Dataset 对象，可以直接用于 map、set_format 等处理。

---

如果你需要，我可以帮你写一个通用函数，直接传入：

• HF Dataset
• train_ratio、val_ratio
• window_size

然后返回 train/val/test 并自动处理窗口前置，非常适合批量时间序列切分。

你希望我写吗？

明白了，你想用 HuggingFace Datasets 做 时间序列切分，并且 验证集和测试集前面要加上窗口长度的数据，保证滑窗模型输入完整。下面给你一个通用方法。

---

1️⃣ 思路

假设：

• dataset 是 HF Dataset
• window_size 是滑窗长度
• 切分比例：train_ratio、valid_ratio、test_ratio

做法：

1. 按比例计算训练集、验证集、测试集的结束索引。
2. 验证集前加上训练集最后 window_size 行。
3. 测试集前加上验证集最后 window_size 行。

---

2️⃣ 代码示例

from datasets import Dataset, DatasetDict
import numpy as np
import pandas as pd# 假数据
n = 100
df = pd.DataFrame({"date": pd.date_range("2025-01-01", periods=n),"value": np.random.randn(n).cumsum()
})dataset = Dataset.from_pandas(df)# 参数
window_size = 10
train_ratio, valid_ratio, test_ratio = 0.7, 0.2, 0.1# 索引
train_end = int(len(dataset) * train_ratio)
valid_end = train_end + int(len(dataset) * valid_ratio)# 切分
train_ds = dataset.select(range(0, train_end))
valid_ds = dataset.select(range(train_end - window_size, valid_end))
test_ds  = dataset.select(range(valid_end - window_size, len(dataset)))# 合并成 DatasetDict
dataset_dict = DatasetDict({"train": train_ds,"valid": valid_ds,"test": test_ds
})print(dataset_dict)

---

3️⃣ 滑窗生成 X, y（可选）

如果你要直接生成滑窗输入：

def create_windows(dataset, window_size, column="value"):values = np.array(dataset[column])X, y = [], []for i in range(len(values) - window_size):X.append(values[i:i+window_size])y.append(values[i+window_size])return np.array(X), np.array(y)X_train, y_train = create_windows(dataset_dict["train"], window_size)
X_valid, y_valid = create_windows(dataset_dict["valid"], window_size)
X_test, y_test   = create_windows(dataset_dict["test"], window_size)print(X_train.shape, X_valid.shape, X_test.shape)

✅ 特点：

• 验证集和测试集包含前置 window_size 行，保证滑窗完整
• 适合股票、传感器、气象等时间序列预测任务
• 保持 HF Dataset 格式，可直接用于 Transformers 或自定义模型

---

如果你需要，我可以帮你写一个 通用函数 split_timeseries_hf(dataset, window_size, ratios)，一行返回 train/valid/test HF DatasetDict，并自动处理前置窗口，非常方便。

你希望我帮你写吗？

3.示例3: 没窗口

from datasets import Dataset, DatasetDict
import numpy as np
import pandas as pd# -------------------------
SEED = 42
NUM_DAYS = 900
CONTEXT_LEN = 5
HORIZON = 2
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 6
LR = 3e-3
D_MODEL = 64
DATE_INPUT_DIM = 3
LOSS_TYPE = "wmse"
REPORT_N = 3
# -------------------------def make_fake_stock(num_days=900, start_date="2018-01-01"):dates = pd.date_range(start=start_date, periods=num_days, freq="D")x = np.arange(num_days)base = 100.0 + 0.02*x + 5.0*np.sin(2*np.pi*x/30)open_ = base + np.random.normal(0,1,num_days)close = base + np.random.normal(0,1,num_days)high = np.maximum(open_,close) + np.abs(np.random.normal(0,1,num_days))low = np.minimum(open_,close) - np.abs(np.random.normal(0,1,num_days))volume = np.random.randint(1000,20000,num_days)df = pd.DataFrame({"date": dates,"open": open_,"high": high,"low": low,"close": close,"volume": volume})df["year"] = df["date"].dt.yeardf["month"] = df["date"].dt.monthdf["day"] = df["date"].dt.dayreturn dfdef prepare_hf_dataset(df, context_len=30, horizon=5):records = []N = len(df)for i in range(N - context_len - horizon + 1):ohlcv = df.loc[i:i+context_len-1, ["open","high","low","close","volume"]].values.astype(np.float32)date_feats = df.loc[i:i+context_len-1, ["year","month","day"]].values.astype(np.float32)labels = df.loc[i+context_len:i+context_len+horizon-1, "close"].values.astype(np.float32)records.append({"ohlcv": ohlcv,"date_feats": date_feats,"labels": labels})# 🔑 直接转成 Hugging Face Datasetreturn Dataset.from_list(records)df=make_fake_stock(num_days=900, start_date="2018-01-01")
print(df.head())# 1) 构造完整 Dataset
dataset = prepare_hf_dataset(df, CONTEXT_LEN, HORIZON)
print(dataset)# 2) 切分
N = len(dataset)
train_end = int(N * 0.7)
val_end = int(N * 0.85)dataset_dict = DatasetDict({"train": dataset.select(range(0, train_end)),"valid": dataset.select(range(train_end, val_end)),"test": dataset.select(range(val_end, N))
})print(dataset_dict)print(dataset_dict["train"][0])  # 查看第一个样本

4.示例4:日期划分窗口

import pandas as pd
import numpy as np"""
最终数据格式如下：
date	    tic	  close volume
2020-01-01	AAPL	300	1000
2020-01-01	MSFT	150	20002020-01-02	AAPL	305	1100
2020-01-02	MSFT	NaN	NaN2020-01-03	AAPL	NaN	NaN
2020-01-03	MSFT	152	2100你的数据是 多股票、多天且时间不连续 的情况，并且希望在 切分交易集时加上训练集最后的窗口长度，保证滑窗完整。下面给你一个 完整可运行示例，包括：构造不连续时间的假数据（带 NaN）切分训练集和交易集对交易集前面加上训练集最后 window_size 天的数据
"""# =========================
# 1️⃣ 构造不连续时间的假数据
# =========================
dates = ["2020-01-01", "2020-01-03", "2020-01-06", "2020-01-08", "2020-01-10"]
tics = ["AAPL", "MSFT"]data_list = []
for date in dates:for tic in tics:close = np.random.randint(100, 500)volume = np.random.randint(1000, 5000)# 人为加入 NaNif np.random.rand() < 0.3:close, volume = np.nan, np.nandata_list.append([pd.to_datetime(date), tic, close, volume])processed_full = pd.DataFrame(data_list, columns=["date", "tic", "close", "volume"])
print("示例数据:")
print(processed_full)# =========================
# 2️⃣ 切分函数（带窗口）
# =========================
def data_split_with_window(df, start, end, window_size=0, target_date_col="date"):"""按日期切分数据集，并可在验证/交易集前加上前面 window_size 日期:param df: pandas DataFrame, 必须包含 target_date_col 和 'tic':param start: 起始日期（字符串或 Timestamp）:param end: 结束日期（字符串或 Timestamp）:param window_size: int, 交易集或验证集前加上训练集最后的 window_size 日期:param target_date_col: 时间列名称:return: pandas DataFrame"""# 主区间切分data = df[(df[target_date_col] >= start) & (df[target_date_col] < end)]# 如果需要窗口前置，取 start 前的 window_size 日期if window_size > 0:prev_dates = df[df[target_date_col] < start][target_date_col].drop_duplicates().sort_values().tail(window_size)prev_data = df[df[target_date_col].isin(prev_dates)]data = pd.concat([prev_data, data], ignore_index=True)# 按 date 和 tic 排序data = data.sort_values([target_date_col, "tic"], ignore_index=True)# 重新索引data.index = data[target_date_col].factorize()[0]return data# =========================
# 3️⃣ 定义日期区间和窗口长度
# =========================
TRAIN_START_DATE = '2020-01-01'
TRAIN_END_DATE = '2020-01-08'
TRADE_START_DATE = '2020-01-08'
TRADE_END_DATE = '2020-01-11'
WINDOW_SIZE = 2  # 假设滑窗长度为 2 天# =========================
# 4️⃣ 切分训练集和交易集
# =========================
train = data_split_with_window(processed_full, TRAIN_START_DATE, TRAIN_END_DATE, window_size=0)
trade = data_split_with_window(processed_full, TRADE_START_DATE, TRADE_END_DATE, window_size=WINDOW_SIZE)print("\nTrain length:", len(train))
print(train)print("\nTrade length (with window):", len(trade))
print(trade)

5、汇总（生成）

明白 ✅ 你想要的是 快速生成假数据集（fake dataset）的方法，用来做 测试 / 调试 / 原型开发。这类数据不需要真实含义，只要结构和格式对。下面给你几类常用的办法：

---

🔹1. 用 Numpy / Pandas 随机生成

适合表格类任务（分类、回归、时间序列等）：

import numpy as np
import pandas as pd# 随机生成 1000 行数据，含 3 个特征和一个标签
n = 1000
df = pd.DataFrame({"feature1": np.random.randn(n),            # 正态分布"feature2": np.random.randint(0, 100, n),  # 整数"feature3": np.random.rand(n),             # 0-1之间"label": np.random.choice([0, 1], n)       # 分类标签
})print(df.head())

---

🔹2. 用 Scikit-learn 自带造数函数

特别适合分类、回归、聚类实验。

from sklearn.datasets import make_classification, make_regression, make_blobs# 分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)# 回归数据
X_reg, y_reg = make_regression(n_samples=1000, n_features=5, noise=0.1)# 聚类数据
X_blobs, y_blobs = make_blobs(n_samples=1000, centers=3, n_features=2)

---

🔹3. 用 Faker 生成“真实感”假数据

适合生成带人名、地址、日期、公司等业务场景的数据。

from faker import Faker
import pandas as pdfake = Faker("en_US")  # 可改 "zh_CN" 生成中文数据
data = []
for _ in range(10):data.append({"name": fake.name(),"email": fake.email(),"address": fake.address(),"date": fake.date(),"amount": fake.random_int(100, 10000)})df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

---

🔹4. 用 Torch / TensorFlow 生成张量假数据

适合深度学习测试：

import torchX = torch.randn(1000, 20)          # 1000 个样本，每个20维特征
y = torch.randint(0, 2, (1000,))   # 二分类标签

---

🔹5. 时间序列/股票类假数据

用 cumsum 模拟股价走势：

import numpy as np
import pandas as pdn = 200
dates = pd.date_range("2023-01-01", periods=n)
prices = 100 + np.random.randn(n).cumsum()  # 模拟股价
volumes = np.random.randint(100, 1000, n)df = pd.DataFrame({"date": dates, "price": prices, "volume": volumes})
print(df.head())

---

✅ 总结：

• 科研/调试 → numpy/pandas
• 机器学习 → sklearn.datasets
• 业务数据场景 → Faker
• 深度学习 → torch.randn
• 金融/时序 → cumsum

---

要不要我帮你写一个 通用函数 generate_fake_dataset（参数选择模式：分类/回归/业务/时间序列，直接返回 DataFrame）？

6、汇总（划分）

你想要快速切分数据集，可以根据数据量大小、数据类型（结构化/时间序列/文本/图像）选择不同方法。我整理了几种常用且高效的方法：

---

1. 使用 Python 原生方法（列表/数组切分）

适合小型数据集或自定义格式的数据。

import randomdata = list(range(1000))  # 假数据
random.shuffle(data)train_ratio = 0.8
train_size = int(len(data) * train_ratio)train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

• ✅ 简单、快速
• ⚠️ 不适合复杂切分需求（分层、时间序列）

---

2. 使用 NumPy 切分

适合数值型大数组：

import numpy as npdata = np.arange(1000)
np.random.shuffle(data)train_ratio = 0.7
train_size = int(len(data) * train_ratio)train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]

• ✅ 对大数组高效
• ⚠️ 需要手动保证标签和特征对应

---

3. 使用 scikit-learn train_test_split

适合监督学习任务，有标签数据，可实现分层切分：

from sklearn.model_selection import train_test_splitX = np.random.rand(1000, 10)  # 特征
y = np.random.randint(0, 2, 1000)  # 标签X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)

• ✅ 支持 train/val/test、分层采样
• ✅ 支持随机种子控制可复现
• ⚠️ 对时间序列不适合（会打乱顺序）

---

4. 使用 pandas 切分

适合 DataFrame 结构数据：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_splitdf = pd.DataFrame({'x': range(1000), 'y': range(1000)})train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)

• ✅ 可直接对 DataFrame 操作
• ✅ 保留列名和索引
• ⚠️ 默认打乱顺序，不适合时间序列

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5. 时间序列专用切分

如果数据有时间顺序，不要随机打乱：

data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2020-01-01', periods=1000),'value': range(1000)})train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data.iloc[:train_size]
test_data = data.iloc[train_size:]

• ✅ 保证时间顺序
• ✅ 可扩展到 sliding window 或 rolling split

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6. HuggingFace Datasets 快速切分

如果使用 HF Datasets（文本/表格/CSV 数据集）：

from datasets import Datasetdataset = Dataset.from_dict({'text': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'label': [0,1,0,1,0]})
split = dataset.train_test_split(test_size=0.2, seed=42)train_dataset = split['train']
test_dataset = split['test']

• ✅ 快速切分并保持 Dataset 对象
• ✅ 支持随机种子
• ✅ 可直接切分大规模文本/表格数据

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🔹 总结

方法	优势	注意点
原生 Python/NumPy	简单、高效	需手动处理标签
scikit-learn	支持分层、train/val/test	打乱顺序，不适合时间序列
pandas	DataFrame 友好	打乱顺序，不适合时间序列
时间序列切分	保留顺序	无随机性
HuggingFace Datasets	高效、可扩展	需要安装 datasets

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如果你愿意，我可以帮你写一个统一函数，只要传入 DataFrame 或 Dataset，就能根据比例快速切分成 train/val/test，还能选择随机或时间序列切分。

你希望我帮你写吗？