假设我有一个这样的 Dataframe 。

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.choice(list(['a', 'b', 'c', 'd']), 50), columns=list('1'))
print(df.value_counts())
1
d    18
a    12
b    12
c     8
dtype: int64

现在，我尝试的是根据列中每个值的频率进行采样，例如，如果值的计数小于8（这里是值c），则选择50%的行，如果介于8和12之间，则选择40%，而大于12，则选择30%。
下面是我认为可能是一种方法来做到这一点，但这并不能产生我到底在寻找什么。

sample_df = df.groupby('1').apply(lambda x: x.sample(frac=.2)).reset_index(drop=True)
print(sample_df.value_counts())
1
d    4
a    2
b    2
c    2