Python 如何标记没有'；是否满足单独列的特定标准？

我有一个df，看起来像这样：

Name  Letter  Period  Amount
123   H       PRE     11
123   H       PRE     14
123   H       PRE     12 
123   H       DURING  5
123   H       POST    100
456   H       PRE     9
456   H       DURING  50
456   H       POST    600
789   J       PRE     8
789   J       PRE     17
789   J       PRE     11
789   J       DURING  9
789   J       POST    201
789   J       POST    202
789   J       POST    200

我需要能够从Name中删除PRE计数不>=3或POST计数不>=3的值。这意味着将此逻辑应用于上述df后，将只存在名称789。123有3个前期，但只有1个后期，因此不包括在内

预期产出：

Name  Letter  Period  Amount
789   J       PRE     8
789   J       PRE     17
789   J       PRE     11
789   J       DURING  9
789   J       POST    201
789   J       POST    202
789   J       POST    200

试用过滤器

out = df.groupby('Name').filter(lambda x : (x['Period'].eq('PRE').sum()>=3) &
                                           (x['Period'].eq('POST').sum()>=3))
    Name Letter  Period  Amount
8    789      J     PRE       8
9    789      J     PRE      17
10   789      J     PRE      11
11   789      J  DURING       9
12   789      J    POST     201
13   789      J    POST     202
14   789      J    POST     200

另一种可能更快一些的方法是：获取“PRE”和“POST”大于或等于3的条件，并使用结果布尔值过滤数据帧：

cond1 = df.Period.eq("PRE").groupby(df.Name).transform("sum").ge(3)
cond2 = df.Period.eq("POST").groupby(df.Name).transform("sum").ge(3)
df.loc[cond1 & cond2]

    Name    Letter  Period  Amount
8   789     J       PRE     8
9   789     J       PRE     17
10  789     J       PR E    11
11  789     J       DURING  9
12  789     J       POST    201
13  789     J       POST    202
14  789     J       POST    200

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这管用！谢谢，这是为了提高100%的速度。groupby+过滤器通常速度较慢