如何在Pandas DataFrame中生成指定统计类新列？

需求1：生成"<0"列，统计每行前18列中数值小于0的数量 #

通过索引截取前18列，配合布尔判断与行求和实现：

# 生成"<0"列，统计前18列每行小于0的实例数
df['<0'] = df.iloc[:, :18].lt(0).sum(axis=1)

• df.iloc[:, :18]：精准截取DataFrame的前18列数据
• lt(0)：返回布尔值矩阵，小于0的位置标记为True，其余为False
• sum(axis=1)：按行求和，True被视为1、False视为0，最终得到每行小于0的计数

需求2：统计每行排除NaN的有效列总数 #

直接调用Pandas内置的count()方法，该方法默认忽略NaN值：

# 统计每行非NaN的有效列总数
df['valid_col_count'] = df.count(axis=1)

• count(axis=1)：按行遍历，仅统计非缺失值的列数量，自动过滤NaN

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NolsN