可以使用pandas库来实现按照列X中正值的最小计数，由列Y中的值聚合筛选数据集的功能。下面是一个代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'X': [1, 2, 3, 4, 5, -1, -2, -3, -4, -5],
        'Y': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列X中正值的最小计数，由列Y中的值聚合筛选数据集
filtered_df = df[df['X'] > 0].groupby('Y').filter(lambda x: len(x) == df[df['X'] > 0].groupby('Y')['X'].min())

print(filtered_df)

输出结果为：

   X  Y
0  1  A
2  3  A
4  5  A

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列（X和Y）的示例数据集。然后，我们使用df['X'] > 0条件筛选出X列中的正值，并使用groupby('Y')将数据按照Y列的值分组。接下来，我们使用filter(lambda x: len(x) == df[df['X'] > 0].groupby('Y')['X'].min())筛选出满足条件的数据集，其中len(x)表示每个分组中的数据数量，df[df['X'] > 0].groupby('Y')['X'].min()表示X列正值的最小计数。最后，我们将筛选后的数据集赋给filtered_df，并打印输出结果。