Python Pandas GroupBy-仅显示具有多个唯一特征值的组

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，以便了解功能的分布情况。我是这样做的（例如，在列“B”）

这给了我结果

CLASS  B 
-------------
ship   bal1  2 
       bal2  1
cow    bal2  2
car    bal2  1
       bal3  2

我想要的是只可视化具有多个值的组，因此它看起来如下所示：

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

来筛选

nunique

计数超过1的组

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

---

来自交叉表的解决方案

s=pd.crosstab(df.CLASS,df.B)
s[s.ne(0).sum(1)>1].replace(0,np.nan).stack()
CLASS  B   
Car    bal2    1.0
       bal3    2.0
Ship   bal1    2.0
       bal2    1.0
dtype: float64

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非常感谢你-正是我想要的！谢谢你编辑我的文章。它帮助我以更精确的方式提问@我觉得我只是一个好公民。继续提问！

s=pd.crosstab(df.CLASS,df.B)
s[s.ne(0).sum(1)>1].replace(0,np.nan).stack()
CLASS  B   
Car    bal2    1.0
       bal3    2.0
Ship   bal1    2.0
       bal2    1.0
dtype: float64