使用 pandas 计算列的值，我得到以下结果：

Human                 195
Mutant                 62
God / Eternal          14
Cyborg                 11
Human / Radiation      11
Android                 9
Symbiote                8
Kryptonian              7
Alien                   7
Demon                   6
Atlantean               5
Alpha                   5
Asgardian               5
Cosmic Entity           4
Inhuman                 4
Human / Altered         3
New God                 3
Animal                  3
Saiyan                  2
Eternal                 2
Frost Giant             2
Human-Kree              2
Demi-God                2
Human / Cosmic          2
Vampire                 2
Metahuman               2
Amazon                  2
Icthyo Sapien           1
Czarnian                1
Rodian                  1
Martian                 1
Clone                   1
Zombie                  1
Maiar                   1
Yoda's species          1
Human-Vulcan            1
Zen-Whoberian           1
Mutant / Clone          1
Korugaran               1
Dathomirian Zabrak      1
Parademon               1
Kaiju                   1
Flora Colossus          1
Human-Spartoi           1
Yautja                  1
Ungaran                 1
Human-Vuldarian         1
Neyaphem                1
Xenomorph XX121         1
Bizarro                 1
Human / Clone           1
Gungan                  1
Bolovaxian              1
Talokite                1
Luphomoid               1
Tamaranean              1
Kakarantharaian         1
Spartoi                 1
Strontian               1
Gorilla                 1
Name: Race, dtype: int64

我是数据科学的新手，但我认为所有这些值在数据集中只出现一次并不会帮助分类器，那么有没有处理这些值的好方法？我正在考虑将所有出现少于 5 次的值分组，或者我应该删除这些行。顺便说一句，我不知道知道是否重要，但我想将高斯朴素贝叶斯、knn 和逻辑回归应用到这个数据集。此列是预测二进制值的特征。