Python 计算行中某个值的外观

嘿，我现在正在浏览pandas中的一个专栏。 现在我想处理一个值在该列中只出现一次的情况，与它多次出现的情况不同。 我尝试了几种方法，但都不管用。 现在我得到了一个错误：

ValueError：序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。

我只是尝试首先将所有带有

id

I

的行过滤到

df\u path\u计数器中，然后我将其计数为if子句中的行。我不知道为什么它不起作用。
有什么想法吗？
这是我的代码：

df_path = pd.DataFrame([(1, 'Germany'),
               (1, 'France'),
               (1, 'Indonesia'),
               (1, 'France'),
               (2, 'France'),
               (1, 'Germany'),
               (1, 'UK'),
               ],
              columns=['id', 'country']
for i, g in df_path.groupby('id'):
    df_path_counter=df_path.loc[df_path['id'] == i]
    if(df_path_counter.count()<=1):
         #...do sth

df_path=pd.DataFrame（[（1，'德国]），
（1，“法国”），
（1，“印度尼西亚”），
（1，“法国”），
（2，“法国”），
（1，“德国”），
（1，“英国”），
],
列=['id'，'country']
对于df_path.groupby（'id'）中的i，g：
df_path_counter=df_path.loc[df_path['id']==i]
如果（df_path_counter.count（），请使用
Series.value_counts
创建count==1的国家列表，并使用
Series.isin
的布尔索引进行筛选：

country_counts = df_path['country'].value_counts()
country_1 = country_counts[country_counts.eq(1)].index

df_path[df_path['country'].isin(country_1)]

[外]

使用请包含输入数据帧（以及可以复制粘贴以实例化它的代码）和所需的输出数据帧。而不是count（），你的意思是？是这样的@timgeb。有什么解决方法吗？我看不到所需的输出df。
    id  country
2   1   Indonesia
6   1   UK