如何解决即使某些组非常小，如何使用 pandas+groupby+sample 分数保留所有组？
假设我有这样的数据：
df=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],'b':[0,1]})
我想使用 b 将数据分成两组并从每个组中采样。你可以看到第 0 组的数据比第 1 组多得多。所以，如果我这样做：
df1=df.groupby(['b']).apply(lambda x: x.sample(frac=0.1)).reset_index(drop=True)
您会发现无法对组 1 进行采样。如果 frac 增加，则可能会对其进行采样。
那么，我应该怎么做才能保持所有的组，即使它非常小？
解决方法
使用 sample 对数据帧重新排序，然后我们找到每个组的 min 计数值，我们可以做 head
df1 = df.groupby('b').apply(lambda x: x.sample(frac=1)).reset_index(drop=True)
ming = df1.b.value_counts().min()
df1 = df1.groupby('b').head(ming)
df1
Out[287]:
a b
0 8 0
12 12 1
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