我有一个数据框df_things看起来像这样，我想在训练之前预测分类的质量
A B C CLASS
-----------------------
al1 bal1 cal1 Ship
al1 bal1 cal1 Ship
al1 bal2 cal2 Ship
al2 bal2 cal2 Cow
al3 bal3 cal3 Car
al1 bal2 cal3 Car
al3 bal3 cal3 Car
我想按类对行进行分组，以便了解特征的分布。我这样做（例如，在“B”栏），
df_B = df_things.groupby('CLASS').B.value_counts()
这给了我结果
CLASS B
-------------
ship bal1 2
bal2 1
cow bal2 2
car bal2 1
bal3 2
我想要的是仅可视化具有多个值的组，使其看起来像这样：
CLASS B
-------------
ship bal1 2
bal2 1
car bal2 1
bal3 2
我有点卡住了，有什么想法吗？
您可以使用groupby过滤具有nunique数超过1。
v = df_things.groupby('CLASS').B.value_counts()
v[v.groupby(level=0).transform('nunique').gt(1)]
CLASS B
Car bal3 2
bal2 1
Ship bal1 2
bal2 1
Name: B, dtype: int64
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