python - 具有不同阈值的 pandas 数据帧上的多个 if 条件

Question

我有一个带有多个参数的数据框:

par1      par2      par3      par4      par5       
1.122208  1.054132  1.133250  1.114845  1.183850
1.076445  1.128663  0.998518  1.081816  1.006934
1.077058  1.561871  1.045255  1.120456  1.768667
0.904869  1.183985  0.938095  0.927841  1.201934
0.876596  1.044014  0.877457  0.871429  0.990452
...

需要根据特定阈值检查每个参数的值。我需要检查上述参数中的至少两个是否高于上述阈值。哪些参数高于阈值并不重要，只要其中至少有两个即可。注意par1有一个threshold1，par2有一个threshold2等等，threshold1不同于threshold2，...，threshold5等等。

到目前为止，我已经编写了一个丑陋的嵌套 if 条件，但我想知道这里最好的方法是什么。

Answer 1

使用 Kelvin Ducray 的示例数据，我们可以将解决方案更进一步，避免 for-loop/apply，并使用 Pandas 的向量化操作，应该更快:

thresholds = pd.Series(thresholds)

# compare df with thresholds
# sum accross the booleans
# check True or False for >=2
above_thresholds = df.gt(thresholds).sum(1).ge(2)

df.assign(above_thresholds = above_thresholds)

       par1      par2      par3      par4      par5  above_thresholds
0  1.122208  1.054132  1.133250  1.114845  1.183850              True
1  1.076445  1.128663  0.998518  1.081816  1.006934             False
2  1.077058  1.561871  1.045255  1.120456  1.768667              True
3  0.904869  1.183985  0.938095  0.927841  1.201934             False
4  0.876596  1.044014  0.877457  0.871429  0.990452             False