Для повышения производительности вы не должны оценивать dataframe с помощью вашего предиката. Вы можете просто использовать результат вашего предиката, как показано ниже:
In [1]: import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20,4),columns=list('ABCD'))
In [2]: df.head()
Out[2]:
A B C D
0 -2.019868 1.227246 -0.489257 0.149053
1 0.223285 -0.087784 -0.053048 -0.108584
2 -0.140556 -0.299735 -1.765956 0.517803
3 -0.589489 0.400487 0.107856 0.194890
4 1.309088 -0.596996 -0.623519 0.020400
In [3]: %time sum((df['A']>0) & (df['B']>0))
CPU times: user 1.11 ms, sys: 53 µs, total: 1.16 ms
Wall time: 1.12 ms
Out[3]: 4
In [4]: %time len(df[(df['A']>0) & (df['B']>0)])
CPU times: user 1.38 ms, sys: 78 µs, total: 1.46 ms
Wall time: 1.42 ms
Out[4]: 4
Имейте в виду, что этот метод работает только для подсчета количества строк, соответствующих вашему предикату.