从0.23版本开始，您可以在groupby调用中指定observed=True以实现所需的行为。

• • 备选案文1**

remove_unused_categories

df.groupby(df['cats'].cat.remove_unused_categories()).mean()

      values
cats        
a          1
b          2
c          4

也可以先赋值，然后再赋值groupby-

df.assign(cats=df['cats'].cat.remove_unused_categories()).groupby('cats').mean()

或者，
一个二个一个一个

• • 备选案文2**

astype到str的转换-

df.groupby(df['cats'].astype(str)).mean()

      values
cats        
a          1
b          2
c          4

就像这样链接dropna：

df.groupby("cats").mean().dropna()

      values
cats
a        1.0
b        2.0
c        4.0

如果要从所有分类列中删除未使用的分类，可以：

def remove_unused_categories(df: pd.DataFrame):
    for c in df.columns:
        if pd.api.types.is_categorical_dtype(df[c]):
            df[c].cat.remove_unused_categories(inplace=True)

然后在调用groupby之前，调用：

remove_unused_categories(df_with_empty_cat)