如果使用 groupby 方法满足另一列中的条件，则使用多列进行条件过滤

Question

我有 df;

      ID  YEART   Commdate        Cat  Category

0   LVI6AE2   1993 2017-03-24  LVI6AE2_1        56

1   LVI6BE2   1994 2017-03-24  LVI6BE2_1        67

2   APJ5LEV   1975 2017-03-13  APJ5LEV_1        78

3   LQL0AE3   1986 2017-03-16  LQL0AE3_1        87

4   BLR3UEV   1982 2017-03-15  BLR3UEV_1        90

5   BRL1NEV   1981 2017-03-15  BRL1NEV_1        90

6   BRL1NEV   1981 2017-03-16  BRL1NEV_1        90

7   BRL1NEV   1981 2017-03-22  Ungrouped       190

8   BRL1NEV   1981 2017-03-17  Ungrouped       190

9   BRL1NEV   1981 2017-03-17  Ungrouped       190

10  BRL1NEV   1981 2017-03-22  Ungrouped       190

11  BRL1NEV   1981 2017-03-20  BRL1NEV_1        90

12  BRL1NEV   1981 2017-02-01  BRL1NEV_1        90

13  UEE6JSV   2000 2017-03-15  UEE6JSV_1        34

14  UGQ4VE2   1993 2014-07-25  UGQ4VE2_1        45

15  UTU6BE1   1986 2017-03-13  UTU6BE1_1        12

16      NVT   1999 2017-03-10      NVT_1        12

17  OTL3JE1   2001 2017-02-01  OTL3JE1_1        12

18  OTL5XS1   2003 2017-03-01  OTL5XS1_1        12

19  OTL6AE1   2001 2017-03-01  OTL6AE1_1        12

20  JVU6AE1   1999 2017-03-31  JVU6AE1_1        12

21  JVU6AE2   1993 2017-03-31  Ungrouped       120

只有当它们属于未分组的“猫”或类别 >100 时，我才想计算每个具有类似“ID”和“YEART”的组中最早的“Commdate”

我想出了以下行

#To Datetime

df['Commdate'] =pd.to_datetime(df['Commdate'])

#groupby

df["EarliestD"] =df.groupby(['ID', 'YEART']).filter(lambda x : x['Category'].count()>=90)['Commdate'].min()

结果为“EarliestD”返回“NaT”

    ID  YEART   Commdate        Cat  Category EarliestD

0   LVI6AE2   1993 2017-03-24  LVI6AE2_1        56       NaT

1   LVI6BE2   1994 2017-03-24  LVI6BE2_1        67       NaT

2   APJ5LEV   1975 2017-03-13  APJ5LEV_1        78       NaT

3   LQL0AE3   1986 2017-03-16  LQL0AE3_1        87       NaT

4   BLR3UEV   1982 2017-03-15  BLR3UEV_1        90       NaT

题;

1.如果满足不同列中的条件，是否可以使用多列进行条件分组？如果可能如何？ 2.是否可以将多个条件分组调用到def函数中？