学習データに正常のみを、ランダムに与えたいです。

Question

実現したいこと

データセットには時系列データで、システムの故障状況と各機械のデータ（float）が含まれています。
データセットをX_trainとY_testとにランダムに分割したいのですが、
X_trainには、故障のない状態（'status'カラムが'NORMAL'）のみのデータとしたいです（NORMALのみを学習させたい）。
システムの状況('status')には'BROKEN'と'RECOVERING'があります。
Y_testにはどんなデータがあっても構いません。

前提

データセットは10万件ほどあります。ノーマルが9割ほどを占めていて、リカバリーが1割、ブローケンはほとんどない状態です。

ただひたすらにforループを回し続けていますが。もっと良い方法があると思います。
皆さんの知恵をお貸しください。よろしくお願いいたします。

問題

確率的にわかることですが、時間がかかりすぎます。

該当のソースコード

while True:
    # データを分割
    X_train, Y_test = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
    # X_trainに'BROKEN'が含まれていない場合、ループを終了
    if 'BROKEN'and 'RECOVERING' not in X_train['status'].values:
        break
print("データ分割が完了しました。")

Answer 1

データの総数から正常と異常の割合を求め、それに合わせてsplitする強引な手段でしたが、解決しました。
ご回答くださった方、ありがとうございました。

Answer 2

教師データに正常のもののみ割り当てたい理由がわかりませんが、train_test_splitは単にデータを分割しているだけなので、train_test_split を使う必要はありません。
正常のもののみ集めたデータから X_trainを、混在したものからY_testを作ればいいと思います。