选择n个随机行的pandas数据框，基于唯一值的数量

下面是一个选择n个随机行的pandas数据框的解决方法，基于唯一值的数量：

import pandas as pd
import random

# 创建示例数据框
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取数据框中每个唯一值的数量
value_counts = df['col2'].value_counts()

# 随机选择n个行
n = 3
random_rows = df.sample(n)

# 打印选择的行和每个唯一值的数量
print("Random Rows:")
print(random_rows)
print("\nValue Counts:")
print(value_counts)

这个示例首先创建了一个示例数据框 df。然后，使用 value_counts() 函数获取了数据框中每个唯一值的数量。接下来，使用 sample() 函数从数据框中随机选择了3个行，存储在 random_rows 变量中。最后，打印了选择的行和每个唯一值的数量。