如何遍历DataFrame统计每行大于另一DataFrame对应列最小值的列数

不需要手动遍历每行，用Pandas的向量化操作效率更高，尤其适合你这种多列的场景，步骤如下：

• 先确保leagueTwo和存储最小值的df列名完全匹配（避免列不匹配导致的错误）
• 直接对两个DataFrame做大于比较，得到一个布尔值矩阵：

  bool_matrix = leagueTwo > df
  

• 对每行的布尔值求和（True会被当作1，False当作0），得到每行符合条件的列数：

  leagueTwo['cols_above_min'] = bool_matrix.sum(axis=1)
  

完整示例代码：

# 你已有的获取最小值的代码
a = dfl2.min(numeric_only=True)
df = pd.DataFrame([a])

# 核心统计代码
# 确保列匹配（可选但推荐，避免列顺序或名称不一致的问题）
leagueTwo = leagueTwo[df.columns]
# 生成布尔矩阵并统计每行符合条件的列数
leagueTwo['cols_above_min'] = (leagueTwo > df).sum(axis=1)

处理完成后，leagueTwo新增的cols_above_min列，就是每行（球队）中数值大于对应列最小值的列数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tez