按照给定的CSV，以PatientID这列为准线，即相同PatientID的值视为同一个人，总控443个人，按照80%（354个人）和20%（79个人）的比例，分裂出两个CSV，给出python

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个问题。首先确保安装了pandas，如果还没有安装，可以通过pip安装：

pip install pandas

以下是一个简单的步骤来实现这个需求：

1. 加载CSV文件到DataFrame中：

import pandas as pd

# 假设你的CSV文件名为'data.csv'
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 根据`PatientID`分组并计算行数以确定80%和20%的人数：

total_people = df['PatientID'].nunique() # 总人数
split_percentages = [0.8, 0.2] # 分割比例

num_samples_80 = int(total_people * split_percentages)
num_samples_20 = total_people - num_samples_80

3. 使用`sample`方法随机抽取指定数量的行：

random_state = 42  # 可选，设置随机种子保持结果一致
df_majority = df[df['PatientID'].isin(df['PatientID'].value_counts().index[:num_samples_80])].sample(frac=1, random_state=random_state)
df_minority = df.drop(df_majority.index).sample(n=num_samples_20, replace=False, random_state=random_state)

4. 将分割后的数据保存为新的CSV文件：

df_majority.to_csv('majority_data.csv', index=False)
df_minority.to_csv('minority_data.csv', index=False)

在这个代码中，`sample`方法用于从每个`PatientID`中随机抽取指定数量的行，`frac=1`表示替换原有数据，而`replace=False`表示不替换，保证唯一性。