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CSV文件并根据指定条件将其分成两部分。以下是一个步骤示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 假设PatientID是DataFrame的第一列
# 验证数据是否存在
if 'PatientID' in data.columns:
    # 创建一个新的DataFrame，只包含PatientID这一列
    patient_ids = data['PatientID']
else:
    print("PatientID列不存在")
    exit()

# 统计PatientID的唯一值数量，确定分组比例
total_unique_patients = len(patient_ids.drop_duplicates())
split_ratio = {'train': 0.8, 'test': 0.2}
num_train = int(total_unique_patients * split_ratio['train'])

# 将PatientID按频率分布划分到训练集和测试集
unique_ids, counts = patient_ids.value_counts().sort_index(), patient_ids.value_counts()
train_indices = unique_ids[:num_train].index.tolist()
test_indices = list(set(unique_ids.index) - set(train_indices))

# 根据索引分割原始DataFrame
train_data = data.loc[data['PatientID'].isin(train_indices)]
test_data = data.loc[~data['PatientID'].isin(train_indices)]

# 保存新的CSV文件
train_data.to_csv('train_split.csv', index=False)
test_data.to_csv('test_split.csv', index=False)