怎样实现数据去水，将符合条件的用户数据随机去除一半？

因为数据灌水，所以想降低多次发言用户的数据权重。具体要求：希望可以将发言次数小于100，大于等于10的用户的数据，随机删除一半（希望是每个用户的数据随机去一半，不是整个数据集删除一半）

求各位指点！

用pandas处理数据，具体参考
https://blog.csdn.net/qq_40195360/article/details/84570503

解决问题的思路是：使用pandas对数据集切片取数，然后用random随机选取一半数据。参考代码片断：

r=df.loc[(df['PM2.5']>20) &(df['NO2']>30),]
print(r,len(r))
c=np.random.choice(r['日期'],len(r)//2)
print(len(c))
res=r.set_index('日期',drop=True).loc[c,:]
print(res,len(res))

直接数据库操作； ;with t as (select top 50 percent * from table where 条件 order by newid() ) delete a from table a join t on a.主键=t.主键