根据列类别的百分比对Pandas Dataframe切片

Question

我想根据数据集某一列中类别的百分比对数据帧进行切片。如果我有一个类似下面这样的数据框

>> age  height weight obese
   28    6.7   82      0
   22    5.10  67      0
   18    6     77      0
   19    5.2   88      1
   21    5.3   89      1
   24    5.9   68      0

我想根据肥胖列及其类别百分比对数据进行切片。例如：

>> df_equal
   age  height weight obese
   28    6.7   82      0
   21    5.3   89      1

>> df_minority
   age  height weight obese
   28    6.7   82      0
   19    5.2   88      1
   21    5.3   89      1

>> df_majority
   age  height weight obese
   28    6.7   82      0
   22    5.10  67      0
   18    6     77      0
   19    5.2   88      1

我想要的是我提到的少数类的百分比，根据特定的列百分比对整个数据帧进行切片。例如:如果我希望列的类别百分比是50:50，那么我的数据框应该包含50%的==为0的肥胖样本和50%的==为1的肥胖样本，类似于df_equal，依此类推，表示不同的百分比

Answer 1

我想要的是我提到的少数族裔的一个百分比

df['obese'].value_counts(normalize=True)

will return the relative frequencies of the unique values