先说个结论：使用numpy和pandas都可方便的使用sklearn的交叉验证函数cross_validation_score，但是pandas更好，可以用于更多的适应情况，比如自己写评估函数等。

一、numpy版本

# np.loadtxt读取label.csv（跳过表头），作为tmp_data
tmp_data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=',', skiprows=1).astype(float)

如果你想提取一个同等列宽的表头，可以像下面这样做，但是我还没想到这样能做什么。所以，看看就好，下面与它无关。

# 提取表头
headLine = ["Unnamed"]
headLine.extend(pd.read_csv("data.csv", index_col=[0]).columns.tolist())
print(f"headLine:{headLine}")

此时打乱数据集比较随便，np.random.shuffle、sklearn.utils.shuffle都可以。

# 打乱数据集
from sklearn import utils
tmp_data = utils.shuffle(tmp_data)
print(f"tmp_data:\n{tmp_data}\nlen of tmp_data:{len(tmp_data)}")

k = 4  # k折
k_sample_count = tmp_data.shape[0] // k  # 每折多少行数据（这里使用整除）

# 根据k折，划分数据集
for fold in range(k):
    validation_begin = k_sample_count * fold
    validation_end = k_sample_count * (fold + 1)

    validation_data = tmp_data[validation_begin:validation_end]

    # np.vstack 沿着垂直的方向堆叠数据，拼接得到训练集
    train_data = np.vastack([
        tmp_data[:validation_begin],
        tmp_data[validation_end:]
    ])

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二、pandas版本

1、自己手动划分数据集（好处是可以了解过程，以及适合自己写评估函数等）

（1）读取数据

# pandas读取
tmp_data  = pd.read_csv("data.csv", index_col=[0])	# 将data.csv的第一列作为索引
print(f"len of tmp_data:{len(tmp_data)}")

（2）打乱数据集

此时要 使用sklearn.utils.shuffle打乱数据集，用pandas自带的sample也可。但不能使用numpy.random.shuffle()，因为其不能用于处理string类型，但表头columns含有string类型！

from sklearn import utils
tmp_data = utils.shuffle(tmp_data)
print(f"tmp_data:\n{tmp_data}\nlen of tmp_data:{len(tmp_data)}")

（3）K折划分（划分之后比较自由，你既可以选择使用sklearn库，也可以自己写评估函数进行cross_validation）

k = 4  # k折
k_sample_count = tmp_data.shape[0] // k  # 每折多少行数据（这里使用整除）

# 根据k折，划分数据集
for fold in range(k):
    validation_begin = k_sample_count * fold
    validation_end = k_sample_count * (fold + 1)
	# 验证集（或者叫测试集）
    validation_data = tmp_data[validation_begin:validation_end]

    # 训练集，pd.concat 沿着垂直的方向堆叠数据，拼接得到训练集
    train_data = pd.concat([
        tmp_data[:validation_begin],
        tmp_data[validation_end:]
    ])
	# 重新索引（这一步可有可不有，看你自己情况，需要索引重新降序排列你就加）
    train_data.index = np.arange(len(train_data))
    validation_data.index = np.arange(len(validation_data))


    print(f"第{fold}折")  # f 代表format
    print(f"train_data:\n{train_data}, \nvalidation_data:\n{validation_data}")
    
	# 继续你的表演，你可以在这里写自己的评估函数
# 或者在这里使用sklearn.metrics.cross_validation_score处理你上面划分好的数据集。

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2、sklearn.cross_validation.KFold划分数据集（好处是适合sklearn的cross_validation_score一条龙服务）

（参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_38536057/article/details/78702564）

# K-fold进行数据分割
from sklearn.model_selection import KFold

kf = KFold(25, n_folds=5, shuffle=False)
# X是大的数据集
kf.split(X)

# print 每个训练集和测试集的内容
print '{} {:^61} {}'.format('Iteration', 'Training set observations', 'Testing set observations')
for iteration, (train, test) in enumerate(kf, start=1):
    print '{:^9} {} {:^25}'.format(iteration, train, test)

Iteration                   Training set observations                   Testing set observations
    1     [ 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24]        [0 1 2 3 4]       
    2     [ 0  1  2  3  4 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24]        [5 6 7 8 9]       
    3     [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24]     [10 11 12 13 14]     
    4     [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 20 21 22 23 24]     [15 16 17 18 19]     
    5     [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]     [20 21 22 23 24]