使用df.apply返回满足条件的行数

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块。常用的库包括pandas和numpy。
2. 读取数据集并创建一个DataFrame对象。可以使用pandas的read_csv()函数从CSV文件中读取数据，或者使用其他适合的函数读取数据。
3. 定义一个函数，该函数将应用于DataFrame的每一行。该函数应该接受一个参数，即DataFrame的一行数据，并返回一个布尔值，表示该行是否满足条件。
4. 使用df.apply()函数将定义的函数应用于DataFrame的每一行。将函数作为参数传递给df.apply()函数，并指定axis=1以逐行应用。
5. 使用sum()函数对返回的布尔值进行求和，以计算满足条件的行数。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集并创建DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义函数，判断某一行是否满足条件
def check_condition(row):
    # 在此处编写判断条件的代码
    # 返回布尔值，表示该行是否满足条件
    pass

# 使用df.apply()函数将函数应用于每一行
result = df.apply(check_condition, axis=1)

# 计算满足条件的行数
count = result.sum()

print("满足条件的行数：", count)

在上述代码中，需要根据具体的条件编写check_condition()函数的判断条件。该函数将在df.apply()函数中被调用，并返回一个布尔值，表示该行是否满足条件。最后，使用sum()函数对返回的布尔值进行求和，以计算满足条件的行数。

请注意，上述代码中的"data.csv"是示例数据集的文件名，你需要根据实际情况修改为你所使用的数据集文件名。另外，具体的判断条件需要根据实际需求进行编写。

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