根据所有其他列的条件计数创建新的 Pandas 列

Question

我有一个大约 360 列的 Pandas 数据框。 我想根据列的 rest 中是否有多少列的值大于 0 的计数向另一个框架添加另一列。我所有列的类型都是 float 64。

如果这是我原来的 dataframe

column A column B column C ...............Column Z 
0          1.5      6.77                   3.33
3.5        4.5      0                       0  
0           0       0.98                    0
.
.
.
2.35      4.32       0                      9.21 

我想像这样向它添加一个列，其中包含每行的所有非零列的计数：

column A column B column C ...............Column Z  Column New
0          1.5      6.77                   3.33        3
3.5        4.5      0                       0          2
0           0       0.98                    0          1
.                                                      .
.                                                      .
.                                                      .
2.35      4.32       0                      9.21       3 

我怎样才能添加这样的列？ 我正在尝试这个，但得到了所有的 NaN。

df['column_new']=df.apply(lambda x: (x > 0).count())

不确定这是否是解决此问题的正确方法。

只是为了给出一个想法，这就是我原始数据框中的值的样子。 所以我想要一个新列中不为零值的列的计数。

Answer 1

你在正确的轨道上。 与零的比较返回一系列布尔值，因此您可以求和而不是计数。 您也不需要apply它，因为您可以比较整个 dataframe 然后沿正确的轴求和：

df = df.assign(count_gt_zero=(df > 0).sum(axis='columns'))

Answer 2

gt的另一个选项：

df['new_column'] = df.gt(0, axis=1).sum(axis=1)