用pandas选出每行最大值，当某行最大值大于2时，统计这一行的最大值个数，并输出3，当某行最大值小于等于2时，输出0

你可以使用`pandas.DataFrame.max`函数找到每行的最大值，然后使用条件判断语句来判断每个最大值是否大于2。接着使用`pandas.DataFrame.eq`函数来检查每个元素是否等于该行的最大值。最后，使用`pandas.DataFrame.sum`函数来统计每行的最大值的数量，并根据条件输出相应的结果。下面是示例代码：

import pandas as pd

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

# 选出每行的最大值
max_values = df.max(axis=1)

# 统计每行的最大值的数量，并根据条件输出相应的结果
result = []
for i in range(len(max_values)):
    if max_values[i] > 2:
        count_max = df.iloc[i].eq(max_values[i]).sum()
        result.append(count_max)
    else:
        result.append(0)

print(result)

这将输出以下结果：

[0, 0, 1]

其中，每个数字表示每行的最大值的数量。第一行和第二行的最大值都小于等于2，因此输出0；第三行的最大值为9，大于2，因此输出这一行的最大值个数1。