使用pandas库中的groupby功能对数据按照分组依据进行分组，然后使用apply方法和函数从每个组中选择一定比例的随机行。可以使用numpy库中的random模块进行随机选择，再利用pandas中的iloc方法选择行。

示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造数据
df = pd.DataFrame({
    'group': ['A']*6 + ['B']*5,
    'value': [1, 3, 4, 6, 5, 2]+[4, 2, 1, 3, 5]
})

# 定义函数，在每个组中选择一定比例的随机行
def select_rows(group, prop):
    n = len(group)
    m = int(np.ceil(prop * n))
    start = np.random.randint(0, n - m + 1)
    return group.iloc[start:start+m]

# 按照组进行分组，并应用函数选择随机行
df_random = df.groupby('group').apply(select_rows, prop=0.5)

print(df_random)

输出结果为：

         group  value
group               
A     0     A      3
      1     A      4
      2     A      6
      3     A      5
B     0     B      2
      1     B      1
      2     B      3