Python 查找具有满足条件的3列或更多列的所有行

我有一个数据框，其中包含一个球员的形式和外观作为浮动为5个赛季。 我的目标是删除所有未满两个赛季的球员

下面是数据帧的一个示例

这是谷歌硬盘上csv文件中数据框的链接

我想删除的一个例子是亚伦·休斯，他只在13/14和12/13两个赛季打过球，或者阿卜杜拉耶·迪亚比，他只在14/15赛季打过球

我想留住的一名球员就是至少打了4个赛季的阿卜杜拉耶·凯塔

我的预期产出是：

Players club    16/17   15/16   14/15   13/14   12/13   17/18
    Form    Apps    Form    Apps    Form    Apps    Form    Apps    Form    Apps    Form    Apps
    0   Aaron Cresswell West Ham United 2.269231    26.0    3.108108    37.0    2.921053    38.0    0.000000    0.0 0.000000    0.0 2.400000    30.0
    1   Aaron Hunt  Hamburger SV    2.590909    22.0    2.136364    22.0    1.800000    15.0    3.741935    31.0    4.035714    28.0    2.500000    24.0
    2   Aaron Lennon    Everton 1.818182    11.0    2.760000    25.0    2.217391    23.0    2.555556    27.0    3.147059    34.0    1.913043    23.0
    3   Aaron Ramsey    Arsenal 2.173913    23.0    3.096774    31.0    3.241379    29.0    4.956522    23.0    1.833333    36.0    4.300000    20.0
    4   Abdoul Camara   En Avant de Guingamp    0.000000    0.0 2.235294    17.0    0.000000    0.0 1.500000    10.0    1.666667    15.0    0.000000    0.0
    5   Abdoulaye Doucoure  Watford 1.750000    20.0    4.558333    31.0    2.600000    35.0    3.750000    20.0    3.250000    4.0 3.000000    32.0
    6   Abdoulaye Keita Le Havre AC 1.571429    21.0    1.000000    4.0 2.000000    5.0 1.200000    5.0 0.000000    0.0 0.00

任何帮助都将不胜感激！ 谢谢

x=0
i=0
数组=[]
而i9.0：
x+=1
elif df['15/16']['Apps'][i]>9.0：
x+=1
elif df['14/15']['Apps'][i]>9.0：
x+=1
elif df['13/14']['Apps'][i]>9.0：
x+=1
elif df['12/13']['Apps'][i]>9.0：
x+=1
如果x>2：
array.append（True）
x=0
其他：
array.append（False）
x=0
测向[阵列]

@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 我也加入了样本代码，我使用了一个图像，因为它看起来混乱的道歉如果数据是混乱的，考虑烹饪一些假数据。我还建议您发布您的预期输出。祝你好运ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 这是混乱的，因为有太多的列，但他们需要包括在样本中，我将包括一个预期的输出现在，我是新的StackOverflow抱歉！现在全部添加到@c中ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ@T先生感谢您的建议，我已经将csv文件与Google Drive上的整个数据帧链接起来

x = 0
i = 0
array = []

while i < len(df):
    if df['16/17']['Apps'][i] > 9.0:
        x += 1
    elif df['15/16']['Apps'][i] > 9.0:
        x += 1
    elif df['14/15']['Apps'][i] > 9.0:
        x += 1
    elif df['13/14']['Apps'][i] > 9.0:
        x += 1
    elif df['12/13']['Apps'][i] > 9.0:
        x += 1
    if x > 2:
        array.append(True)
        x = 0
    else:
        array.append(False)
        x = 0

df[array]

**Here is a better solution to your question.**

df['count'] = 0
df.loc[df['16/17']['Apps']>9.0, 'count'] += 1
df.loc[df['15/16']['Apps']>9.0, 'count'] += 1
df.loc[df['14/15']['Apps']>9.0, 'count'] += 1
df.loc[df['13/14']['Apps']>9.0, 'count'] += 1
df.loc[df['12/13']['Apps']>9.0, 'count'] += 1

df[df['count']>3]