Подмножество Pandas DataFrame с фиксированным количеством значений для каждого класса

У меня есть панд DataFrame df, который содержит столбец ID и столбец Type. Вот пример:

print(df)

>>
+---------+---------+
|       ID|     Type|
+---------+---------+
|      AAA|        A|
|      BBB|        B|
|      CCC|        B|
|      DDD|        A|
|      EEE|        B|
|      FFF|        A|
|      GGG|        B|
+---------+---------+

Из этого DataFrame я хочу извлечь дополнительный DataFrame с X различными значениями для каждого Type.

Вот с предыдущим примером (порядок не имеет значения):

X = 2
new_df = do_something(df, X)
print(new_df)

>>
+---------+---------+
|       ID|     Type|
+---------+---------+
|      AAA|        A|
|      DDD|        A|
|      BBB|        B|
|      CCC|        B|
+---------+---------+

Есть ли простой способ сделать это?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
49
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте pandas.DataFrame.groupby.head:

import pandas as pd

df.groupby('Type').head(2)

Выход:

    ID Type
0  AAA    A
1  BBB    B
2  CCC    B
3  DDD    A

Другие вопросы по теме