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80%和20%的比例，分裂出两个CSV

在Python中，我们可以使用pandas库来处理CSV文件并根据指定条件将其分割成两部分。以下是一个简单的步骤指南：

首先，确保已经安装了`pandas`和可能需要用来分隔数据的`random`库（如果还没安装，可以使用`pip install pandas random`）。

import pandas as pd
import random

# 读取CSV文件
def split_csv(input_file, output_prefix, ratio=0.8):
    # 加载数据
    df = pd.read_csv(input_file)

    # 确保'PatientID'是唯一的
    assert 'PatientID' in df.columns and df['PatientID'].nunique() == len(df), "PatientID must be unique"

    # 根据指定比例随机划分数据
    random.shuffle(df)  # 首先打乱行顺序
    n_rows = int(ratio * len(df))
    train_df = df[:n_rows]
    test_df = df[n_rows:]

    # 保存训练集和测试集到新的CSV文件
    train_output = f"{output_prefix}_train.csv"
    test_output = f"{output_prefix}_test.csv"
    train_df.to_csv(train_output, index=False)
    test_df.to_csv(test_output, index=False)

# 使用函数，例如将名为'data.csv'的文件按80%和20%的比例分为'train_data.csv'和'test_data.csv'
split_csv('data.csv', 'train_data', 0.8)

在这个例子中，我们假设原始CSV文件名为`data.csv`，并且`PatientID`列是唯一的标识符。代码会创建两个新文件，分别是`train_data_train.csv`和`train_data_test.csv`，分别包含80%的数据作为训练数据和20%的数据作为测试数据。

如果你想要用80%和20%的比例进行划分，请调用上述`split_csv`函数，如果没有指定输出前缀，将会默认为`input_file`的名字加上地名。如果有其他需求或疑问，可以提出更具体的问题。