按照风险抽样的方法，我们可以使用以下代码示例来解决问题：

import random

def risk_sampling(data, risk_percentage):
    # 计算需要抽样的数量
    sample_size = int(len(data) * risk_percentage)
    
    # 随机选择抽样数据
    sampled_data = random.sample(data, sample_size)
    
    return sampled_data

# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 调用按风险抽样函数并指定抽样百分比
sampled_data = risk_sampling(data, 0.2)

print(sampled_data)

在这个示例中，我们定义了一个名为risk_sampling的函数，它接受两个参数：data表示原始数据，risk_percentage表示抽样的风险百分比。函数首先计算需要抽样的数量，然后使用random.sample函数从原始数据中随机选择指定数量的样本。最后，函数返回抽样后的数据。

在示例代码中，我们使用了一个包含整数的列表作为原始数据，并调用risk_sampling函数进行抽样。抽样百分比为0.2，即20%的风险。输出的结果是抽样后的数据列表。

请注意，示例代码中使用的是Python编程语言，但是按风险抽样的概念可以应用于其他编程语言和具体的数据集。具体的实现方式可能会有所不同，但是基本的思想和方法是相似的。