如何用Pandas检测DataFrame同一行多列同时为True的情况

我有如下结构的DataFrame：

需要检查是否存在同一行包含两个及以上True值的情况：预期每行最多一个True，全False或单个True均符合要求，同一行有两个及以上True则属于异常。由于后续要统计True的数量，多True会导致同一事件被重复计数，因此需要筛选出这些异常行，期望输出结果如下：

通过计算每行中True的数量，筛选出数量≥2的行即可：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Column A': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    'Column B': [True, False, False, True, False, False, False],
    'Column C': [False, True, False, False, True, False, True],
    'Column D': [False, False, True, True, True, False, False]
})

# 统计每行B、C、D列的True数量，筛选出数量≥2的行
anomalous_rows = df[df[['Column B', 'Column C', 'Column D']].sum(axis=1) >= 2]

print(anomalous_rows)

运行代码后得到的输出即为目标异常行：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者U.K.Owen