使用空值替换行并删除匹配两个条件的行

Question

我有一个dataframe，在这里我获取列的子集，然后希望筛选出有条件地匹配两个标准的行。你知道吗

以下是数据帧的外观：

Name     Err1    Err2    Page 
Amazon   404     201     Shopping
Facebook 202             Social
Goku                     Shopping
Ross             203     Shopping

我将空值替换为“-”，将数据分组为Err1和Err2，并获得Err1的唯一计数。你知道吗

    df['err1'].fillna("-", inplace=True)
    df['err2'].fillna("-", inplace=True)
    df.groupby(["Name","Err1", "Err2"]).agg({"Err1": "count"})

这给了我：

Name     Err1    Err2    Err1 
Amazon   404     201     1
Facebook 202      -      1
Goku      -       -      1
Ross      -      203     1

a）我想删除所有同时具有“Err1”和“Err2”==“-”的行，并且仅当Err1或Err2不是'-'时才显示行。
b） 在上面的例子中，我怎样才能得到Err1和Err2的联合唯一计数，而不是仅仅得到Err1的唯一计数？你知道吗

我不想使用for循环和遍历数据，因为数据集超过10万行。有没有一个有效的方法来实现这一点？你知道吗

Answer 1

这里有一种方法，当错误都为空时，首先需要dropna

df=df[df[['Err1','Err2']].isnull().all(1)].copy()

关于唯一计数，当你用Err1和Err2来groupby时，它已经得到了它们的count

df.fillna('NaN').groupby(["Name","Err1", "Err2"]).size()