df.groupby('animal', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(frac=0.2))然后您可以从原始 Dataframe 中删除这些行，以创建每种动物40个的 Dataframe 。

您可以通过以下方式获得两个 Dataframe ：

df_big = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sample(frac=0.8)).reset_index('category', drop=True)
df_small = df.drop(df_big.index)

我们可以构造一个自定义函数，根据一个应该包含每种动物的40个条目，另一个应该包含10个条目的要求返回两个DataFrame，然后将该函数应用于DataFrame，按“Animal”列分组：

def split_df(df):
    df1 = df[df['value'] < 30]  # select rows where 'value' is less than 30
    df2 = df[df['value'] >= 30]  # select rows where 'value' is greater than or equal to 30
    return df1, df2

# apply the custom function to the DataFrame, grouped by 'Animal'
df1, df2 = df.groupby('Animal').apply(split_df)

print(df1)
print(df2)

产生的两个数据框将打印到控制台。在本例中，第一个数据框（df1）中的每只动物将有4个条目，第二个数据框（df2）中的每只动物的最后10个条目（本例中每只动物1个条目）。

Pandas是真正强大的，你可以看到从@jmendes16提案.
你不知道，应该考虑的是，如果你想要40个任意挑选的值或第一个/最后一个等，此外是最后的顺序很重要。
如果你想熟悉Pandas，你可以试着一步一步地做，选择其中的一部分，然后把它们组合起来。例如，如果你想得到首批40只狗，你可以这样做：

df_40 = df[df.Animal == "dog"].iloc[0:40]
df_10 = df[df.Animal == "dog"].iloc[40:50]

编辑：这不是一个有效的，而是教育的解决方案;）.