Pandas如何提取指定行中值大于阈值的列名并返回列表

直接通过pandas原生的布尔索引即可实现，无需编写复杂遍历逻辑，性能和可读性都更好。

步骤1：构造测试数据（和你给出的示例结构一致） #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    data=[
        [2, 1, 3, 4],
        [1, 3, 5, 4],
        [3, 2, 6, 3],
        [2, 1, 2, 2]
    ],
    index=["AB", "BC", "CD", "DE"],
    columns=["A", "B", "C", "D"]
)

步骤2：核心功能代码 #

可以直接封装成函数复用：

def get_match_columns(df, target_index):
    # 取出目标行，筛选值大于2的列，转成列表返回
    return df.columns[df.loc[target_index] > 2].tolist()

效果验证 #

对应你给出的示例场景，调用结果完全符合预期：

• 传入索引AB：执行get_match_columns(df, "AB")，返回['C', 'D']
• 传入索引BC：执行get_match_columns(df, "BC")，返回['B', 'C', 'D']
• 其余索引测试：传入CD返回['A', 'C', 'D']，传入DE返回空列表[]，均满足取值大于2的筛选规则

补充说明 #

如果你的数据中存在空值，可以在判断前先填充空值避免报错，修改后的判断逻辑如下：

return df.columns[df.loc[target_index].fillna(float("-inf")) > 2].tolist()

实现逻辑解释：df.loc[target_index]会取出对应索引的整行数据（结构为Series，索引是原DataFrame的列名），>2的判断会生成等长的布尔序列，值为True的位置就是符合筛选条件的列，用这个布尔序列切片原列名集合，最后转成列表即可得到目标结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18334254