如何从Pandas DataFrame中按4类标签各随机抽取300个样本？

你可以借助Pandas的groupby()结合sample()方法快速实现需求，步骤如下：

1. 确认各类样本数量
   先检查每类标签的样本数是否满足抽取300个的要求，避免后续报错：

   print(df['label'].value_counts())
   

   （将'label'替换为你实际的标签列名称）

2. 按类随机抽取样本
   通过分组后抽样，直接得到整合后的新DataFrame：

   # 每组抽取300个，random_state保证结果可复现（可选）
   sampled_df = df.groupby('label').sample(n=300, random_state=42)
   

3. 特殊情况处理
   如果某类样本数量不足300，且你允许重复抽取同一样本，可添加replace=True参数：

   sampled_df = df.groupby('label').sample(n=300, random_state=42, replace=True)
   

4. 验证结果
   检查新DataFrame中各类样本数量是否符合预期：

   print(sampled_df['label'].value_counts())
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jasmine