Python 比较两个数据帧并将结果存储在另一个数据帧中

我有两个这样的数据帧：第一个有一列720行（数据帧A），第二个有十列720行（数据帧B）。数据帧仅包含数值

我试图用这种方式比较它们：我希望遍历数据框B的每一列，并将该列的每个单元格（行）与数据框A中相应的行进行比较。 （例如：对于数据框B的第一列，我将第一行与数据框A的第一行进行比较，然后将B的第二行与A的第二行进行比较，以此类推。）

基本上，我想逐行比较dataframe B中的每一列与dataframe A中的单个列

如果数据帧B中的值小于或等于数据帧A中的值，我想将+1添加到另一个数据帧（或列表，取决于它的简单程度）。最后，我想删除dataframe B中至少没有一个单元格来满足条件的任何列（基本上，如果添加到列表或新dataframe的值为0）

我尝试了类似的方法（为一行编写，我想用它创建一个for循环），但它似乎没有达到我想要的效果：

DfA_i = pd.DataFrame(DA.iloc[i])
DfB_j = pd.DataFrame(DB.iloc[j])
B = DfB_j.values
DfC['Criteria'] = DfA_i.apply(lambda x: len(np.where(x.values <= B)), axis=1)
dv = dt_dens.values
if dv[1] < 1:
            DF = DA.drop(i)

DfA_i=pd.DataFrame（DA.iloc[i]）
DfB_j=pd.DataFrame（DB.iloc[j]）
B=DfB_j.值
DfC['Criteria']=DfA_i.apply（λx:len（np.where）（x.values让我们试试：

dfB.loc[:, dfB.ge(dfA.values).any()]

解释：
dfA.values
返回形状为
（720,1）
的numpy数组。然后
dfB.ge（dfA.values）
检查
dfB
中的每一列与
dfA
中的单列；这将返回与
dfB
相同大小的布尔数据帧。最后
.any（）
沿着该布尔数据框的列检查是否存在任何
True
这样如何：

pd.DataFrame(np.where(A.to_numpy() <= B.to_numpy(),1,np.nan), columns=B.columns, index=A.index).dropna(how='all')

pd.DataFrame（np.where（A.to_numpy（））引文中的例子措词不正确。如果你能为社区提供一个可复制的数据框架，这也会有很大帮助。