我有一个数据框：df-
A B C D E
0 V 10 5 18 20
1 W 9 18 11 13
2 X 8 7 12 5
3 Y 7 9 7 8
4 Z 6 5 3 90
我想添加一列“结果”，如果“ E”列中的值大于B，C和D列中的值，则应返回1，否则返回0。
输出应为：
A B C D E Result
0 V 10 5 18 20 1
1 W 9 18 11 13 0
2 X 8 7 12 5 0
3 Y 7 9 7 8 0
4 Z 6 5 3 90 1
对于几列，我将使用类似：if（and（E> B，E> C，E> D），1,0）的逻辑，但是我必须比较大约20列（从B到U）的列名为' V'。另外，该数据框具有约10万行。
我在用
df['Result']=np.where((df.ix[:,1:20])<df['V']).all(1),1,0)
它给内存错误。
一种可能的解决方案是在中进行比较numpy，最后将布尔值掩码转换为ints：
df['Result'] = (df.iloc[:, 1:4].values < df[['E']].values).all(axis=1).astype(int)
print (df)
A B C D E Result
0 V 10 5 18 20 1
1 W 9 18 11 13 0
2 X 8 7 12 5 0
3 Y 7 9 7 8 0
4 Z 6 5 3 90 1
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