处理不平衡数据大小的分组数据中的轴心可以使用以下解决方法：

1. 使用重采样方法：重采样是通过在小样本类别中进行有放回或无放回的抽样来增加其样本数量，以使其与大样本类别数量保持一致。可以使用imbalanced-learn库中的RandomOverSampler或SMOTE等方法来进行重采样。

   例如，使用RandomOverSampler可以按照以下步骤进行：

   from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
   
   X_resampled, y_resampled = RandomOverSampler().fit_resample(X, y)
   

2. 使用欠采样方法：欠采样是通过删除大样本类别中的一些样本来减少其样本数量，以使其与小样本类别数量保持一致。可以使用imbalanced-learn库中的RandomUnderSampler或NearMiss等方法来进行欠采样。

   例如，使用RandomUnderSampler可以按照以下步骤进行：

   from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
   
   X_resampled, y_resampled = RandomUnderSampler().fit_resample(X, y)
   

3. 使用生成模型方法：生成模型方法是通过拟合一个概率分布模型来生成合成样本，以增加小样本类别的数量。可以使用imbalanced-learn库中的SMOTE或GAN等方法来生成合成样本。

   例如，使用SMOTE可以按照以下步骤进行：

   from imblearn.over_sampling import SMOTE
   
   X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(X, y)
   

4. 使用集成学习方法：集成学习方法是通过结合多个分类器或模型来改善分类效果。可以使用imbalanced-learn库中的EasyEnsemble或BalanceCascade等方法来进行集成学习。

   例如，使用EasyEnsemble可以按照以下步骤进行：

   from imblearn.ensemble import EasyEnsemble
   
   X_resampled, y_resampled = EasyEnsemble().fit_resample(X, y)
   

这些方法可以根据具体情况选择，并根据需要进行调整和组合。请注意，这只是其中一些解决方法的示例，具体的实施方法可能因数据集和问题而有所不同。