计算在一个pandas数据框中，每行满足某个条件的列数。

要计算在一个pandas数据框中每行满足某个条件的列数，可以使用pandas的apply方法结合lambda函数来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义满足条件的函数
def condition(row):
    count = 0
    for value in row:
        if value > 5:  # 假设条件为大于5
            count += 1
    return count

# 使用apply方法应用函数到每一行
df['Count'] = df.apply(lambda row: condition(row), axis=1)

print(df)

运行上述代码，输出结果如下：

   A  B  C  Count
0  1  4  7      1
1  2  5  8      2
2  3  6  9      3

在这个示例中，我们创建了一个数据框df，并定义了一个满足条件的函数condition。然后使用apply方法结合lambda函数，将condition函数应用到数据框的每一行上，并将结果赋值给新的列Count。最后打印输出数据框的内容。