日付に基づいて80/20の部分でマルチインデックスを分割する方法は？私のDFで

Question

私はこのようなマルチインデックス持っている：私はどうなる単一のインデックスDFで

df.index.names 
FrozenList([u'Ticker', u'Date']) 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
MultiIndex: 189667 entries, (AAPL, 1992-08-31 00:00:00) to (^DJI, 2017-08-31 00:00:00) 

：

from sklearn.model_selection import train_test_split 
df_train, df_test = train_test_split(df, test_size=0.2, shuffle=False) 

しかし、これはマルチインデックスでは動作しません、それだけで行をカットします80/20

注：私はランダムサンプリングを望んでおらず、日付に基づいて80/20を分割するだけです。

手がかりはありますか？

編集：

は、これは私が（離れて、多くの二つ以上のティッカーから）問題のデータを取得する方法である：
最初のGET：ここ

import pandas as pd 
import pandas_datareader.data as web 

tickers = ['AAPL', 'AXP'] 

def get_data(tickers): 
    ''' Dowloads daily O/H/L/C data for all symbols''' 
    def data(ticker): 
     return web.DataReader(ticker, 'yahoo') 
    datas = map(data, tickers) 
    return pd.concat(datas, keys=tickers, names=['Ticker', 'Date']) 

stock_data = get_data(tickers) 

Answer 1

はそうすることの一つの方法ですgroupby ticker（インデックスレベル0）でテストグループを作成し、各結果グループを日付（降順）でソートし、次に選択を使用してデータの最初の20％を取得する

df_test = stock_data.groupby(level=0).apply(
    lambda group: group.sort_index(
     ascending=False).iloc[:int(len(group) * .2)] 
).reset_index(level=0, drop=True) 

df_trainはstock_data内のすべてのレコードとなり、ないdf_testに、我々は、複数のインデックスにブールマスキングを使用してdf_train得ることができます

df_train = stock_data[~stock_data.index.isin(df_test.index)] 

代わりに0.2は、8とによって置き換えられdf_testために同じコードを使用してascending=Falseはascending=True