如何使用Pandera多列校验定位DataFrame两列同时为空的行

现有如下pandas DataFrame，需要开展数据校验，排查Name、Tag两列同时为NULL的异常行。
初始编写的校验代码运行后，返回的校验失败索引为0和2，不符合预期，预期仅返回索引为4的失败行，需要修正Pandera的schema校验规则。
初始错误代码如下：

import pandas as pd
import pandera as pa

data = [['Alex',10,'t1'],['Bob',12,None],['Clarke',13,'t3'],[None,14,'t3'],[None,15,None]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age','Tag']) 
schema = pa.DataFrameSchema(checks=pa.Check(lambda df: ~(pd.notnull(df["Name"])&pd.notnull(df["Tag"])) )
)

try:
    schema.validate(df)
except pa.errors.SchemaErrors as err:
    print("Schema errors and failure cases:")
    print(err.failure_cases)

初始代码的校验逻辑完全写反：

• 原有判断式~(pd.notnull(df["Name"])&pd.notnull(df["Tag"]))的实际含义是：排除Name和Tag同时非空的行，也就是只要两列不满足同时非空就判定为校验通过，反而把两列都非空的正常行（索引0、2）判定为失败，和需求完全相悖。
• 实际需求是：仅当Name、Tag两列同时为NULL时判定为校验失败，其余行均校验通过。

将Check中的判断逻辑调整为「过滤掉Name和Tag同时为空的行」，即校验通过条件为：不满足Name、Tag同时为NULL。修正后的完整代码如下：

import pandas as pd
import pandera as pa

data = [['Alex',10,'t1'],['Bob',12,None],['Clarke',13,'t3'],[None,14,'t3'],[None,15,None]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age','Tag']) 

# 修正校验逻辑：仅两列同时为NULL时返回False（校验失败）
schema = pa.DataFrameSchema(
    checks=pa.Check(lambda df: ~(pd.isnull(df["Name"]) & pd.isnull(df["Tag"])))
)

try:
    schema.validate(df)
except pa.errors.SchemaErrors as err:
    print("Schema errors and failure cases:")
    print(err.failure_cases)

运行上述代码后，将仅返回索引为4的异常行，符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3376169