Pandas 如何将函数应用于不带“QUOTE”的列上的函数；应用“；？

我有一个数据帧，如：

A    | B   | C   | ...
1000 | 600 | 600 | productdesc
1500 | 400 | 600 | productdesc
1000 | 600 | 300 | productdesc

我想基于以下内容创建一个新的列D：

def get_result():
    if A > 1000 or B > 600 or C > 600:
        return 1
    else:
        return 0

导致：

A    | B   | C   | ...         | D
1000 | 600 | 600 | productdesc | 0
1500 | 400 | 600 | productdesc | 1
1000 | 600 | 300 | productdesc | 0

由于数据帧大小，我无法使用。请应用，因为它很慢

---

但是我找不到一种快速的方法来将函数应用到列上/基于函数创建一个新列，其中的参数基于其他列？

让我们试试

any

df['D'] = df.gt({'A':1000,'B':600,'C':600}).any(1).astype(int)
#df['D']
Out[327]: 
0    0
1    1
2    0
dtype: int32

---

让我们试试

any

df['D'] = df.gt({'A':1000,'B':600,'C':600}).any(1).astype(int)
#df['D']
Out[327]: 
0    0
1    1
2    0
dtype: int32

使用：

或：

使用：

或：

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这给了我“ValueError:无法强制转换为序列，长度必须为10:给定3”。我的数据框架有10列，一些int，一些object，一些string。只有AB C与D相关，我如何用你的解决方案来解决这个问题？@Vega df['D']=df['A'，'B'，'C']].gt（{'A'：1000，'B'：600，'C'：600}）。any（1）。astype（int）@Vega YW:-）愉快的编码~给我“ValueError:无法强制到序列，长度必须是10:3”。我的数据框架有10列，一些int，一些object，一些string。只有ABC与D相关，我如何用你的解决方案来解决这个问题？@Vega df['D']=df['A'，'B'，'C']].gt（{'A'：1000，'B'：600，'C'：600}）。任意（1）。astype（int）@Vega YW:-）快乐编码~

df['D'] = df.gt([1000,600,600]).any(1).astype(int)