如何不逐个指定列名统计Pandas DataFrame中全列值为1的行数

你可以直接用列批量判断的方法实现，不需要逐个写列名，核心写法如下：

count = df.eq(1).all(axis=1).sum()

上述代码的逻辑拆解：

• df.eq(1)：将DataFrame内所有元素与1做等值比较，返回结构和原DataFrame完全一致的布尔值表
• .all(axis=1)：按行维度校验，只有当前行所有列的布尔值都为True时才返回True，最终得到每行的校验结果组成的布尔序列
• .sum()：对布尔序列求和（True会被视为1，False视为0），最终结果就是所有列均为1的总行数，代入你的示例数据运行得到的结果就是2。

如果你只需要校验部分列（比如你之前提到的仅统计A、B列均为1的行数），可以先切片指定列再执行判断，写法也比query更简洁：

count = df[['A', 'B']].eq(1).all(axis=1).sum()

如果处理的是超大数据量的DataFrame，想要更高的运行效率，可以转numpy数组计算：

count = (df.to_numpy() == 1).all(axis=1).sum()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rayqz