Python 基于条件分析一列数据帧的数据

我有一个包含10列和1000多行数据的数据框。我循环浏览每个标题并计算两个标题之间的差异。这将导致数据帧为一列N行。然后，我想根据某些标准运行统计数据。比如给我一组大于零的数据的统计数据。 样本是这样的

TempDF = df[Header] - df[SecondHeader]
    if (TempDF.median()>TempDF.mean()):
        print (df(TempDF[]>0).describe())

这会生成一个

键错误：True

，并且不会显示任何内容。。请帮忙。。我试图根据某些标准生成关于结果数据帧的统计信息

我想知道如何做到这一点。多谢各位

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您没有正确筛选序列对象。下面是一个如何执行此操作的示例：

from pandas import DataFrame
df = DataFrame([[1111,22,33],[140,25,36],[47,58,69]])
df.columns=['Header','SecondHeader','ThirdHeader']

TempDF = df['Header'] - df['SecondHeader']

if TempDF.median() < TempDF.mean():
    print TempDF[TempDF>0].describe()

从导入数据帧
df=数据帧（[[1111,22,33]，[140,25,36]，[47,58,69]）
df.columns=['Header'，'SecondHeader'，'ThirdHeader']
TempDF=df['Header']-df['SecondHeader']
如果TempDF.median（）0]。描述（）