pandas按比例分层抽样

您可以使用`pandas`库中的`sample`函数进行按比例分层抽样。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B'], 'value': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 按照"group"列进行分层抽样，每个组的抽样比例为0.5
sampled_data = data.groupby('group').apply(lambda x: x.sample(frac=0.5))

print(sampled_data)

上述代码中，我们首先创建了一个包含"group"和"value"两列的示例数据集。然后，使用`groupby`函数按照"group"列进行分组，并通过`apply`函数在每个组上应用抽样操作。在`sample`函数中，我们设置了`frac`参数为0.5，表示每个组抽样的比例为50%。最后，打印出抽样后的数据集。

注意，这里的分层抽样是基于每个组内的比例进行抽样，而不是整体数据集的比例。如果您需要按照整体数据集的比例进行分层抽样，请参考`stratified sampling`方法。