如何无需迭代统计Pandas DataFrame中A后数值大于3的出现次数？

给定如下Pandas DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(['A(3)BC(1)', 'A(2)BC(5)', 'A(1)BC(3)', 'A(2)BC(5)', 'A(4)BC(2)'], columns=['Column1'])

对应表格：

请问是否无需逐行迭代，即可统计其中A后括号内数值大于3的记录次数？

完全可以不用逐行迭代，利用Pandas的向量化字符串操作就能高效完成统计，步骤如下：

1. 提取A后括号内的数值：用str.extract配合正则表达式精准捕获A后面括号里的数字，再转为数值类型：

# 提取A(xxx)中的数字并转为整数
a_values = df['Column1'].str.extract(r'A\((\d+)\)', expand=False).astype(int)

2. 统计符合条件的记录数：对提取后的数值做条件筛选，用sum()统计次数（布尔值会自动转为1/0）：

count = (a_values > 3).sum()
print(count)  # 输出：1

也可以把两步合并成一行代码：

count = df['Column1'].str.extract(r'A\((\d+)\)', expand=False).astype(int).gt(3).sum()

这种方式基于Pandas原生的向量化操作，避免了逐行迭代的低效，处理大规模数据时优势更明显。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucas Lazari