您可以使用==运算符来创建布尔值的列表 *。当上述列表放入getter（[]）时，它将过滤值。如果需要，可以使用n=50创建50行的样本大小。

新增代码

df[df['a']==1].sample(n=50)

完整代码

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=5, size=(10000, 2)),columns=['a', 'b'])

print(df[df['a']==1].sample(n=50))

• 在本文中，列表并不是字面上的列表，但它是一个解释它如何工作的好词。从技术上讲，它是一个DataFrame，将行Map到true/false值。

更隐晦的DataFrame采样

如果您想对a为1或0的所有50个样本进行采样：

print(df[(df['a']==1) | (df['a']==0)].sample(n=50))

如果你想要50个样品：

df1 = df[df['a']==1].sample(n=50)
df0 = df[df['a']==0].sample(n=50)
print(pd.concat([df1,df0]))

这里有一个解决方案，它将支持您喜欢的任意多个值（例如0、1、2、3）：

selected_rows = df.groupby('a', group_keys=False).apply(lambda x: x.sample(n=50))