将数据框分割为测试数据框（testing_df）和验证数据框（validation_df）。
问题的出现原因是希望将一个DataFrame拆分成训练集(train)和测试集(test)，以便进行机器学习模型的训练和评估。然而，使用DataFrame的.iloc方法进行拆分只能沿着索引进行拆分，这可能导致训练集和测试集之间的分布不均匀。
为了解决这个问题，可以使用scikit-learn库中的train_test_split函数进行随机抽样拆分。下面是一个示例代码：
import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame(data=np.random.random((23000, 4)), columns=['X1', 'X2', 'X3', 'Y']) # 使用train_test_split函数进行拆分 train, test = train_test_split(df, test_size=3000)
通过调用train_test_split函数，可以将DataFrame df 拆分为训练集 train 和测试集 test。其中，test_size参数指定了测试集的大小，可以根据实际需求进行调整。拆分后的train和test将分别包含原始DataFrame的随机抽样数据。
这样，我们就可以使用train进行机器学习模型的训练，然后使用test进行模型的评估和测试。这种随机抽样拆分方法可以确保训练集和测试集之间的分布相对均匀，提高了模型的泛化能力和性能评估的准确性。
问题的原因是使用了错误的索引方式，导致在划分数据集时出现了问题。原本的代码将所有的行和前20000列作为测试集，这将导致测试集和原始数据集完全相同，没有办法进行模型的训练和验证。
解决方法是使用正确的索引方式，将前20000行作为测试集。正确的代码应该是testing_df = df.iloc[:20000]。
另外，文中提到了使用Selection by position进行选择，这是Pandas库提供的一种索引方式。在这种方式下，可以通过指定行和列的位置来选择数据。
另外，文中还提到了使用Sample函数来划分数据集，这个函数可以对数据进行随机打乱。这样可以更好地保证数据的随机性和泛化性。
问题的原因是使用了错误的索引方式，解决方法是使用正确的索引方式进行数据集的划分。另外，可以使用Sample函数对数据进行随机打乱，以提高数据集的随机性和泛化性。