Python 如何删除熊猫中固定数量的带标签行？

我有一个大熊猫数据框架，它有一个巨大的类不平衡。所以我想将多数标签（我们称这个标签为1）的样本减少到一个固定的数字。假设我有1000个标签1，我想让数据帧删除500个标签1，我该怎么做呢？

这里有一个代码，它将删除50%的

label==1

。您可以决定如何计算您的

n\u to\u drop

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 3, size=(10,2)),
                  columns=['Label', 'Other_Col'])


label_1 = df[df['Label'] == 1]
n_to_drop = label_1.shape[0]//2
index_to_drop = label_1.sample(n_to_drop).index
dropped_df = df.drop(index_to_drop)

print(df)
print(dropped_df)


   Label  Other_Col
0      1          2
1      1          2
2      2          1
3      1          1
4      2          1
5      1          2
6      2          1
7      2          2
8      1          1
9      2          2

   Label  Other_Col
0      1          2
2      2          1
3      1          1
4      2          1
6      2          1
7      2          2
8      1          1
9      2          2

---

1.获取（label！=1）2所在的所有行。获取（label==1）3处的所有行。从（2）4中取第一个（或随机）500。将1和3的结果放入一个新的数据框中，假设您的数据框已分配给

df

：

df.drop（df[df.label==1].sample（500）.index）

。如果你能提供一个非常简洁的答案，那么回答你的问题就容易多了。非常感谢。