我试图减小数据框的大小，并且需要保持每个类（标签）的数量相等。如何基于“标签”列删除相等数量的行。换句话说，我需要在结果数据框中均匀分配类标签。
我有以下数据框：
pd.DataFrame([{'label': 0, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 1, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 2, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 3, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 1},
{'label': 4, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 5, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 5},
{'label': 6, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 7, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 8, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 9, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 0, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 1, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 2, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 3, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 1},
{'label': 4, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 5, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 5},
{'label': 6, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 7, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 8, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0},
{'label': 9, 'pixel1': 0, 'pixel2': 0, 'pixel3': 0, 'pixel4': 0}])
结果数据帧将有10行，每行带有unqiue标签。我需要此答案以适用于具有1000行的较大数据集。
如果要每个“标签”组中的第一条记录。
df.groupby('label').head(1)
输出：
label pixel1 pixel2 pixel3 pixel4
0 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0
2 2 0 0 0 0
3 3 0 0 0 1
4 4 0 0 0 0
5 5 0 0 0 5
6 6 0 0 0 0
7 7 0 0 0 0
8 8 0 0 0 0
9 9 0 0 0 0
或者，您可以从每个“标签”组中获得随机记录。
df.groupby('label', as_index=False).apply(lambda x: x.sample(1)).reset_index(drop=True)
输出：
label pixel1 pixel2 pixel3 pixel4
0 0 0 0 0 0
1 1 0 0 0 0
2 2 0 0 0 0
3 3 0 0 0 1
4 4 0 0 0 0
5 5 0 0 0 5
6 6 0 0 0 0
7 7 0 0 0 0
8 8 0 0 0 0
9 9 0 0 0 0
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