代码实现：一个Groupby分组后的DataFrame，获取每组（类别）中的元素数目，删除元素数目小于3的类别

在Python的Pandas库中，你可以使用`groupby()`函数对DataFrame按某一列进行分组，然后利用`size()`或`.count()`方法计算每个组的元素数目。如果你想要删除元素数目小于3的组，可以先计算出各组的大小，筛选出符合条件的，再使用`dropna()`或`loc`进行删除。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中有一列 'category'
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'C', 'A', 'D', 'E', 'B', 'C', 'F'], 'data': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]})

# 分组并计算每个组的元素数
grouped = df.groupby('category').size()

# 创建一个新的Series，标记元素数目大于等于3的组
threshold = 3
mask = grouped >= threshold

# 删除元素数目少于3的组
filtered_df = df.loc[grouped[mask].index]

print(filtered_df)

在这个示例中，`filtered_df`将只包含那些在原始数据集中类别元素数量大于等于3的组。