我有以下數(shù)據(jù)框：emp_id  male    female   Month_Year423       0       0      March-2016423       0       0      April-2016 423       0       1      May-2016423       0       1      June-2016789       1       0      June-2017789       1       0      July-2017789       1       0      August-2017789       0       0      September-2017856       1       0      March-2018856       1       0      April-2018987       0       1      June-2019987       0       1      July-2019987       0       1      August-2019請(qǐng)注意列中的值male，female如下所示：1 - "Yes"0 - "No"我需要這樣的東西，預(yù)期數(shù)據(jù)框：請(qǐng)注意，該Var列中的值表示如下：1 - "the gender details are not missing"0 - "the gender details are missing"另請(qǐng)注意，一個(gè) emp_id 可以是男性或女性，但不能同時(shí)是男性或女性。male如果在和列中觀察到female，對(duì)于emp_id 423，前兩行沒有性別詳細(xì)信息。所以我在 Var 列中將值指定為零。對(duì)于emp_id 789，最后一行缺少性別詳細(xì)信息。所以我在 Var 列中提到了零。對(duì)于emp_id 856 and 987，特定時(shí)期內(nèi)的性別詳細(xì)信息不會(huì)丟失。所以我在 Var 列中給出了價(jià)值 1。我使用了下面的代碼：mask = (df.assign(zeros=df['male'].eq(0))          .groupby('emp_id')[['male', 'zeros']]          .transform('sum')          .all(axis=1))df1 = df[mask]print (df1)mask = (df.assign(zeros=df['female'].eq(0))          .groupby('emp_id')[['female', 'zeros']]          .transform('sum')          .all(axis=1))df2 = df[mask]print (df2)上述代碼的輸出：通過(guò)使用上面的代碼，我能夠捕獲 emp_id，該 ID 分別在男性和女性列中缺少詳細(xì)信息。有沒有其他方法可以一次比較兩列（男性和女性）并表示 Var 列中缺失的詳細(xì)信息。所以請(qǐng)讓我知道解決方案：提前致謝！