按照给定的CSV，以PatientID这列为准线，相同PatientID的值为同一个人，按照353和90的比例，分裂出两个CSV，给出python，并用GSE93601.csv验证

在Python中，你可以使用pandas库来处理CSV文件并按照指定条件进行分割。首先，确保已经安装了`pandas`和`numpy`库。以下是一个步骤来完成这个任务：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取CSV文件：

df = pd.read_csv('GSE93601.csv')

3. 确定 PatientID 列：

patient_id_column = 'PatientID'

4. 创建一个新的DataFrame，只包含需要的行（例如，353/90比例）：

split_ratio = (353, 90)
total_rows = df.shape

# 计算分组数量
groups_count = int(total_rows / sum(split_ratio)) + 1

# 将数据分成两部分
group_1 = df.groupby(patient_id_column).apply(lambda x: x.sample(frac=split_ratio / sum(split_ratio), replace=True))
group_2 = df.drop(group_1.index)

# 合并两个新DataFrame
result_df = pd.concat([group_1, group_2]).reset_index(drop=True)

5. 保存分割后的CSV文件：

# 定义输出文件名
output_file_1 = 'GSE93601_split1.csv'
output_file_2 = 'GSE93601_split2.csv'

# 保存每份文件
result_df.iloc[:int(len(result_df) * split_ratio), :].to_csv(output_file_1, index=False)
result_df.iloc[int(len(result_df) * split_ratio):, :].to_csv(output_file_2, index=False)

现在你已经按照指定比例将`GSE93601.csv`文件分割成了两个新的CSV文件。

**相关问题：**
1. 在Python中如何导入pandas库？
2. 使用pandas时如何根据特定列对DataFrame进行分组？
3. 如何使用pandas从DataFrame中按比例抽样行？