def split_train_test(text_df, size=0.8):    """        分割训练集和测试集    """    # 为保证每个类中的数据能在训练集中和测试集中的比例相同，所以需要依次对每个类进行处理    train_text_df = pd.DataFrame()    test_text_df = pd.DataFrame()    labels = [0, 1, 2, 3]    for label in labels:        # 找出label的记录        text_df_w_label = text_df[text_df['label'] == label]        # 重新设置索引，保证每个类的记录是从0开始索引，方便之后的拆分        text_df_w_label = text_df_w_label.reset_index()        # 默认按80%训练集，20%测试集分割        # 这里为了简化操作，取前80%放到训练集中，后20%放到测试集中        # 当然也可以随机拆分80%，20%（尝试实现下DataFrame中的随机拆分）        # 该类数据的行数        n_lines = text_df_w_label.shape[0]        split_line_no = math.floor(n_lines * size)        text_df_w_label_train = text_df_w_label.iloc[:split_line_no, :]        text_df_w_label_test = text_df_w_label.iloc[split_line_no:, :]        # 放入整体训练集，测试集中        train_text_df = train_text_df.append(text_df_w_label_train)        test_text_df = test_text_df.append(text_df_w_label_test)    train_text_df = train_text_df.reset_index()    test_text_df = test_text_df.reset_index()    return train_text_df, test_text_df