用python语言重写下面代码：library(ROSE) data.rose=ROSE(y~ ., data =intact, seed = 1)$data table(data.rose$y) str(data.rose) > table(data.rose$y)

好的，下面是使用Python语言重写的代码：

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=1)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(intact.drop(columns='y'), intact['y'])
data_rose = pd.concat([X_resampled, y_resampled], axis=1)
print(data_rose['y'].value_counts())
print(data_rose.info())

解释：

1. 首先我们导入`imblearn`库中的`RandomOverSampler`函数，该函数可以实现随机过采样，从而平衡正负样本的数量。

2. 接着，我们定义一个`RandomOverSampler`类的对象`ros`，并传入参数`random_state=1`，以确保每次运行时都使用相同的随机数种子。

3. 然后，我们使用`fit_resample`方法对数据集进行过采样，其中`intact.drop(columns='y')`表示去掉目标变量`y`之后的所有特征，`intact['y']`表示目标变量`y`。过采样之后，得到了新的数据集`X_resampled`和`y_resampled`。

4. 我们使用`pd.concat`函数将`X_resampled`和`y_resampled`合并起来，得到新的数据集`data_rose`。

5. 最后，我们使用`value_counts`方法统计`data_rose`中`y`变量的取值情况，并使用`info`方法查看数据集的结构信息。

需要注意的是，我们在Python中使用`imblearn`库来实现随机过采样，因此在运行上述代码之前需要确保已经安装了该库。