根据另一列中的一些多个过滤器值匹配列中的子字符串并使用 Pandas 聚合计数

编辑问题后：您需要选择包含的行，Ehsan然后pandas.groupby在结果上使用，dataframe如下所示：

mask_name = df['Name'].str.contains(r'.*(?:Ehsan).*')
mask_err = df['Error Name'].str.contains(r'(?:\bLine Error\b|\bDevice\b)')
df = df[mask_name & mask_err]
df.groupby(['Name', 'Error Name'])['Count'].sum().reset_index()

在编辑问题之前：您可以为列编写一个掩码Name，然后在两个掩码中选择Error Name具有regexTrue 的Count行，并对这些行求和pandas.loc，pandas.sum如下所示：

mask_name = df['Name'].str.contains(r'.*(?:Ehsan).*')
mask_err = df['Error Name'].str.contains(r'(?:\bLine Error\b|\bDevice\b)')
df.loc[mask_name & mask_err, 'Count'].sum()