在groupby之后如何使用单个列的唯一值计数来应用某些条件？

Question

我想将ID保存到列表中，这些列表的nunique（）值计数大于某个阈值。

temp=df.groupby('id')['random_column'].nunique().sort_values(ascending=False)

上面的命令为所有id赋予其唯一的计数值，但是 count_values 没有任何column_name，因此当我尝试为例如设置条件时，会使用它们。 temp[temp.random_column>1]，

我知道

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'random_column'。

但是，当我在整个命令中添加另一列时，我没有得到上面的错误： temp=df.groupby('id')['random_column', 'one_more_column'].nunique()

temp[temp.random_column>1]工作正常。

为什么我不能使用单个列来做同样的事情？