pandas: バッチサイズをそろえる処理がしたい

Question

表題の通りなのですが、
会員であるという条件に従ってユーザのデータを抽出すると、ユーザごとにデータの件数が異なってしまいます。
ニューラルネットワークの学習にはユーザごとにバッチとして区切って3次元配列として流し込みたいので、これをそろえる必要があります。

「バッチサイズ110になるまで、ユーザごとの一番最後の行をとってきて複製する」ということがやりたいです。

if groupby('ユーザiD').count() < 110:
    groupby('ユーザiD').last...

という感じでかけそうなのですが、うまくいかず、ご助言いただきたいです。よろしくお願いいたします。

複製のイメージは下記画像のような感じです。

Comments

[jbpb0]

質問内容とは違いますが、

> 「バッチサイズ110になるまで、ユーザごとの一番最後の行をとってきて複製する」

としたら、最後の行のデータがたくさん複製されるほど重視される(そのデータにより合うように学習される)ことになるような気がします

常に最後の行を複製するのではなく、たとえばどの行を複製するのかを乱数で決めるとかして、複製される行がなるべく偏らないようにする方がいいのではないですかね

[esklia]

ご回答ありがとうございます。
単一のRNNを使用しようと思っているのですが、jbpb0さんの言う通り重視されそうな気もします。
ですが、rnnのアーキテクチャ的にはユーザごとのパターンを学習させることができるので、
重視というより時系列のパターンを学習してくれて、ただ終端が同じようなパターンを出力するユーザがいるという感じでうまくいくとも思えます(言葉足らずですみません)。
トレンドを学習させることが目的なので、ランダムウォークしてしまうような学習をするよりは、終端の値は同一になるパターンとして学習させたいです。

[jbpb0]

データの順番に意味があるのですか
それでしたら、質問にそのように書いてください
(他の回答者のために)

[meg_]

> という感じでかけそうなのですが、うまくいかず、ご助言いただきたいです。
”うまくいかなった”コードを見せてください。（結果のデータフレームも）