要按类别分组并设置阈值，可以使用Python中的pandas库。以下是一个示例代码，演示了如何实现这一目标：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    '类别': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '数值': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按类别分组并计算分组内的平均值
grouped = df.groupby('类别').mean()

# 设置阈值
threshold = 4

# 根据阈值筛选出符合条件的分组
filtered_group = grouped[grouped['数值'] > threshold]

# 打印筛选结果
print(filtered_group)

这段代码首先创建了一个包含类别和数值的示例数据框。然后，使用groupby方法按类别分组，并计算每个分组的平均值。接下来，设置了一个阈值。最后，根据阈值筛选出符合条件的分组，并打印筛选结果。

注意，这个示例假设数据已经被分组和聚合，因此直接使用了groupby和mean方法。如果数据需要通过其他方式进行分组和聚合，请根据实际情况修改代码。