问题出现的原因：train_test_split函数中的参数y需要是一个数组，但是在使用df.iloc[:,1]获取数据时，返回的结果是一个Series对象，并不是一个数组。

解决方法：可以使用Series对象的to_numpy()方法将其转换为数组，然后传递给train_test_split函数。

整理成一篇文章：

在使用train_test_split函数时，有时会遇到一种问题，即在设置stratify时出现问题。具体问题出现的原因是，在获取数据时使用了df.iloc[:,1]，但是该方法返回的是一个Series对象，并不是一个数组。而train_test_split函数中的参数y需要是一个数组，因此就会出现问题。

解决这个问题的方法是，可以使用Series对象的to_numpy()方法将其转换为数组。具体的操作如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(nda)
y = df.iloc[:,1].to_numpy() #将选定的Series对象转换为数组

通过以上操作，就可以将获取到的数据转换为数组，并将其传递给train_test_split函数，从而解决问题。

在使用train_test_split函数时，如果遇到了设置stratify时出现问题的情况，可以考虑使用Series对象的to_numpy()方法将数据转换为数组，然后再传递给train_test_split函数即可。这样就可以解决这个问题，顺利进行后续的操作。

在使用train_test_split函数时出现了问题，问题是设置stratify参数时出错。出错的原因是stratify参数的大小必须是2 * len(arrays)的形式，而数组array可以是X或者y。

解决方法是将y.iloc[:,1]替换为y，即将y的索引改为整个y。具体代码如下：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, 
                                                    y, 
                                                    test_size=0.3,
                                                    random_state=seed)

在问题中提到了使用print(y.shape)来检查y的形状，新的错误信息表明y是一个一维向量，而你试图选择2个维度。关于这个问题的更多解释，可以参考IndexError: too many indices for array。

此外，问题中还提到了使用[:，1]来改变y的形状，但是没有成功。

在问题的最后，还出现了另一个错误信息：ValueError: The least populated class in y has only 1 member, which is too few. The minimum number of groups for any class cannot be less than 2. 这个错误是由于stratify参数引起的。根据文档的建议，stratify参数的大小必须是2 * len(arrays)的形式。

最后，问题中提到了在聊天室中继续讨论这个问题的链接：continue this discussion in chat。