如何在有条件的情况下提高这个for循环的速度？

Question

我想计算每行有多少列的值大于零。因此，如果三列中有两列具有所需的值，则得分为2。你知道吗

我可以使用for循环来构建它，但是它看起来很慢，所以我正在寻找更快的替代方案。我该怎么做？你知道吗

df = pd.DataFrame({'intro': [1, 2, 3], 'quote': [0, 1, 0],'sample': [0, 1, 4]}, 
                  columns=['intro', 'quote','sample'])

df['score']=0
cols=['intro', 'quote', 'sample']
for i in range(len(df)):
    print(i)
    for col in cols:
        if df.iloc[i][col] >= 1:
            df['score'][i]= df['score'][i]+1

df_expected = pd.DataFrame({'intro': [1, 2, 3], 'quote': [0, 1, 0],'sample': [0, 1, 4],'score': [1, 3, 2]}, 
                  columns=['intro', 'quote','sample','score'])
df_expected

Answer 1

这将达到以下目的：

df['score']=(df>0).sum(axis=1)

Answer 2

您可以创建值的真/假帧>；0，如下所示：

df > 0

不能使用

(df > 0).sum(axis) 

并创建如下列：

df['score'] = (df > 0).sum(axis=1)