我结合了我的训练和测试数据集，并使用了来自 pandas 的 get_dummies 函数到一个热编码分类数据。连接背后的原因是训练集和测试集的分类数据中的级别数不同。
如果我在单独的火车和测试集上使用 get_dummies 函数，那么我会得到一个不同维度的数据框，所以我想将它们组合起来。
我现在想再次将其拆分为训练集和测试集。可能吗？
假设我们使用 pd.get_dummies 后得到的输出被命名为“数据集”。如果数据集中“C10”列的值为 30（整数），则数据属于测试集，否则属于训练集。
如果我尝试像在普通数据框中一样选择值，则会收到以下错误：
dataset = pd.concat([train, test])
dataset_dummy = pd.get_dummies(dataset, prefix_sep='_', columns = cat_columns, sparse = True, drop_first = True)
test_dummy = dataset_dummy.iloc[dataset_dummy['day'] == 30]
AttributeError: 'BlockManager' object has no attribute 'T'