以下是一个示例代码，用于按组随机抽取行样本，直到达到最大行数：

import pandas as pd
import random

def random_sample_groups(data, group_column, max_rows):
    grouped_data = data.groupby(group_column)
    sampled_data = pd.DataFrame(columns=data.columns)

    for group, group_data in grouped_data:
        num_rows = group_data.shape[0]
        if num_rows <= max_rows:
            sampled_data = sampled_data.append(group_data)
        else:
            sampled_rows = random.sample(range(num_rows), max_rows)
            sampled_group_data = group_data.iloc[sampled_rows]
            sampled_data = sampled_data.append(sampled_group_data)

    return sampled_data

# 示例用法
# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
})

# 按照 'Group' 列进行分组抽取，每组最多抽取2行样本
sampled_data = random_sample_groups(data, 'Group', 2)
print(sampled_data)

输出结果可能为：

  Group Value
0     A     1
1     A     2
3     B     4
4     B     5
5     C     6
7     C     8

在这个示例中，我们首先根据 'Group' 列对数据进行分组，然后对每个组进行抽样。如果组的行数小于等于最大行数，则将整个组的数据加入到抽样数据框中。否则，我们使用 random.sample() 函数从组中随机选择最大行数的样本，并将这些样本添加到抽样数据框中。最后，返回抽样数据框作为结果。