如何统计DataFrame每行AA、B列大于2的列数并新增列？

可以通过以下步骤实现需求：

• 选中需要统计的AA和B列
• 判断每个单元格的值是否大于2，生成布尔值矩阵
• 按行对布尔值求和（True等价于1，False等价于0），得到每行符合条件的列数
• 将结果存入新列

完整代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建原DataFrame
df = pd.DataFrame({
        "AA": [3,6,0,3,4],
        "B": [1,5,1,1,4],
        "W": [1,2,1,1,9]
    })

# 统计AA和B列中值大于2的列数，存入新列count_gt2
df['count_gt2'] = df[['AA', 'B']].gt(2).sum(axis=1)

# 查看结果
print(df)

运行后输出结果：

AA  B  W  count_gt2
0   3  1  1          1
1   6  5  2          2
2   0  1  1          0
3   3  1  1          1
4   4  4  9          2

代码解释 #

• df[['AA', 'B']]：精准筛选出需要统计的两列，避免其他列干扰
• .gt(2)：是greater than的缩写，等价于>2，生成布尔型DataFrame，符合条件的单元格为True，否则为False
• .sum(axis=1)：axis=1表示按行求和，将每行的True（对应数值1）累加，得到该行符合条件的列数
• 最后将求和结果赋值给新列count_gt2，完成需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HnV