我是ML和数据科学的新手(最近从商业分析硕士毕业(，在寻找数据科学/商业分析的职位时，我正在尽可能多地自学。
我正在研究一个实践数据集，目的是预测哪些客户可能会错过预定的约会。我的数据集中的一列是"邻居"，它包含了30多个不同社区的名称。我的数据集有10000个观测值，有些邻域名称只出现不到50次。我认为，在数据集中出现不到50次的邻域太少，机器学习模型无法正确分析。因此，我想从"邻居"列中删除在该列中出现不到50次的邻居的名称。
我已经试着为此写了几个小时的代码，但很难把它写对。到目前为止，我已经得到了以下版本：
my_df = my_df.drop(my_df["Neighbourhood"].value_counts() < 50, axis = 0)
我也尝试过其他版本的代码来删除该分类列中的行，但我一直遇到类似的错误：
KeyError: '[False False ... True True] not found in axis'
我感谢您提前提供的帮助，并感谢您与我分享您的知识和见解！
试试下面的代码-它使用.loc运算符根据特定条件选择行(即在计数高的邻域中(
counts = my_df['Neighborhood'].value_counts()
new_df = my_df.loc[my_df['Neighborhood'].isin(counts.index[counts > 50])]