下面的方法应该对你有用。这里我从df的索引中随机抽取remove_n的row_ids。之后，df.drop从 Dataframe 中删除这些行，并返回旧 Dataframe 的新子集。

import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(10)

remove_n = 1
df = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4], "b":[5,6,7,8]})
drop_indices = np.random.choice(df.index, remove_n, replace=False)
df_subset = df.drop(drop_indices)

DataFrame df：

a   b
0   1   5
1   2   6
2   3   7
3   4   8

DataFrame df_subset：

a   b
0   1   5
1   2   6
3   4   8

我们可以sample帧，然后对索引进行排序。

n_remove = 2
df1 = df.sample(n=len(df)-n_remove).sort_index()

另一种方法是对随机选择的索引进行排序和过滤。

keep_idx = np.random.default_rng().choice(len(df), replace=False, size=len(df)-n_remove)
keep_idx.sort()

df1 = df.take(keep_idx)