如何在不指定列的情况下筛选Pandas中任意列满足条件的行？

我使用Pandas 1.5.2版本创建了如下DataFrame：

import pandas as pd
print(pd.__version__) # 1.5.2

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]

df = pd.DataFrame({
  "a": x,
  "b": y,
  "c": z
})

我知道可以针对指定列设置条件筛选该行满足条件的所有行，例如：

df.loc[df.a > 1]
# 或者
df.loc[df["a"] > 1]

这段代码的输出是：

我想要筛选DataFrame中任意一列满足给定条件的所有行，期望写法类似：

df.loc["*" > 1]

预期输出为：

我尝试了df[df > 1]，但它会将不匹配条件的值设为NaN，输出结果如下：

要实现“任意一列满足条件则保留整行”的筛选，可使用any()方法，它会检查每行中是否至少有一个元素满足条件，返回布尔值序列后再用这个序列筛选行：

df.loc[(df > 1).any(axis=1)]

代码说明 #

• df > 1：生成与原DataFrame形状一致的布尔DataFrame，每个元素标记对应位置是否大于1
• .any(axis=1)：按行（axis=1）校验是否存在至少一个True，返回布尔Series，True代表该行至少有一列满足条件
• df.loc[...]：通过布尔Series筛选出符合要求的行

执行后即可得到预期输出：

补充提示 #

如果需要所有列都满足条件才保留行，只需将any()替换为all()：

df.loc[(df > 1).all(axis=1)]

在本例中，这会只保留后两行（所有列值均大于1的行）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luc vd Enden