Python 根据标准选择随机数据

假设我有一个包含4个字段的表

table (id, alpha, beta, delta, gamma)

然后我想根据以下条件选择行

所有4个字段（

alpha

、

beta

、

delta

、

gamma

）均不为空

对于每个字段组合（

alpha

、

beta

、

delta

、

gamma

），它至少有7行

SELECT alpha, beta, delta, gamma
FROM table
GROUP BY alpha, beta, delta, gamma
HAVING COUNT(*) >= 7

从每组中随机选择7到10行

因此，我可能可以通过一系列（或一个大的复杂）SQL查询来实现这一点，但是如果我想使用dask集合或dataframe，这可能吗

我目前的尝试是通过

dask.bag

，显然效率不高

bag = (db.read_text('/path/to/the/jsonlines')
       .map(ujson.loads)
       .filter(lambda x: x['alpha'] and x['beta'] and x['delta'] and x['gamma'])
       .groupby(lambda x: (x['alpha'], x['beta'], x['delta'], x['gamma']))
       .filter(lambda x: len(x[1]) > 7))

编辑：数据库预计会随着时间的推移不断增长。jsonlines文件的集合是我需要为任务包含的数据的当前快照（即，我不想要新添加的数据）

有更好的办法吗