大熊貓對行中的值進行計數，該值大於另一列中的另一個值

Question

我有一個這樣的熊貓數據框：

        X   a   b   c
        1   1   0   2
        5   4   7   3
        6   7   8   9

我想打印一列“ count”，該列輸出的值的數量大於第一列中的值（在我的情況下為“ x”）。 輸出應如下所示：

X   a   b   c   Count
1   1   0   2   2
5   4   7   3   1
6   7   8   9   3

我想避免使用“ lambda函數 ”或“ for ”循環或任何種類的循環技術，因為我的數據幀有很多行。 我嘗試過類似的方法，但是我無法獲得想要的東西。

df['count']=df [ df.iloc [:,1:] > df.iloc [:,0] ].count(axis=1)

我也試過

numpy.where()

也沒有任何運氣。 因此，任何幫助將不勝感激。 我也將nan作為數據框的一部分。 所以我想在計算值時忽略它。

謝謝您的幫助！

Answer 1

您可以將ge （> =）與sum

df.iloc[:,1:].ge(df.iloc[:,0],axis = 0).sum(axis = 1)
Out[784]: 
0    2
1    1
2    3
dtype: int64

分配回去之后

df['Count']=df.iloc[:,1:].ge(df.iloc [:,0],axis=0).sum(axis=1)
df
Out[786]: 
   X  a  b  c  Count
0  1  1  0  2      2
1  5  4  7  3      1
2  6  7  8  9      3

Answer 2

df['count']=(df.iloc[:,2:5].le(df.iloc[:,0],axis=0).sum(axis=1) + df.iloc[:,2:5].ge(df.iloc[:,1],axis=0).sum(axis=1))

萬一任何人需要這樣的解決方案，您只需將從'.le'和'.ge'獲得的輸出添加到一行即可。 感謝@Wen回答我的問題！