如何按行计算数据帧中列的一部分中大于0的数字，并将其保存在列中

按行计算数据帧中列的一部分中大于0的数字，并将其保存在列中的过程可以通过以下步骤完成：

1. 导入必要的库和模块，例如pandas库用于数据处理。
2. 读取数据帧，可以从文件或其他数据源中读取数据，也可以使用随机生成的数据。
3. 定义一个函数来处理每一行的数据，判断每个元素是否大于0，并返回一个布尔数组。
4. 使用pandas的apply()函数将定义的函数应用到数据帧的每一行，得到一个包含布尔数组的新列。
5. 使用pandas的assign()函数将新列添加到数据帧中，可以选择指定列名。
6. 最后，保存修改后的数据帧到文件或其他数据源中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据帧（示例数据）
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 定义处理函数
def process_row(row):
    return row > 0

# 应用处理函数到每一行
new_column = df.apply(process_row, axis=1)

# 添加新列到数据帧
df = df.assign(NewColumn=new_column)

# 保存修改后的数据帧到文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

在这个例子中，我们使用pandas库读取了一个包含三列（A、B、C）的数据帧。然后，我们定义了一个处理函数process_row()，它检查每个元素是否大于0，并返回一个布尔值。接下来，我们使用apply()函数将处理函数应用到数据帧的每一行，得到一个包含布尔数组的新列。最后，我们使用assign()函数将新列添加到数据帧，并将修改后的数据帧保存到文件中。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中的具体实现取决于数据的格式和需求。另外，此答案中没有提及任何特定的云计算品牌商，如有需要，请自行参考各个品牌商的文档和产品介绍。