如何统计DataFrame中所有列值均为1的行数？

假设你使用的是Python的pandas库，以下是几种简洁高效的实现方式：

方法一：all() + sum()组合（推荐） #

这是处理这类需求最直接的方式，通过逐行校验所有列值是否为1，再统计符合条件的行数：

import pandas as pd

# 构建示例DataFrame
data = {
    "name": [1, 1, 1, 1],
    "gender": [1, 0, 1, 1],
    "address": [1, 0, 1, 0],
    "phone no.": [1, 0, 1, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 统计所有列均为1的行数
match_count = (df == 1).all(axis=1).sum()
print(match_count)  # 输出：2

代码说明 #

• df == 1：生成与原DataFrame结构一致的布尔型DataFrame，每个位置标记原数值是否等于1
• .all(axis=1)：按行校验，仅当该行所有列都为True时返回True
• .sum()：布尔值中True等价于1、False等价于0，求和后即为符合条件的行数

方法二：逐行遍历（仅小数据量适用） #

如果需要更直观的逐行判断逻辑，可以用循环实现，但大数据量下效率远低于第一种方法：

match_count = 0
for _, row in df.iterrows():
    if (row == 1).all():
        match_count += 1
print(match_count)  # 输出：2

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