Masquage plusieurs colonnes sur une pandas dataframe en python

je suis à la recherche d'appliquer multiplier les masques sur chaque colonne d'une pandas dataset (respectivement pour ses propriétés) en python.
Dans la prochaine étape, je veux trouver (une) ligne(s) dans le dataframe que s'adapte à toutes les conditions.
donc j'ai:

df
Out[27]: 
   DE  FL  GA  IA  ID 
0   0   1   0   0   0 
1   1   0   1   0   1  
2   0   0   1   0   0 
3   0   1   0   0   0
4   0   0   0   0   0 

mask_list = []
for i in range(0,5):

    if i % 2==0:
        mask_list.append(df[[i]]>0)
    else:
        mask_list.append(df[[i]]<1)

concat_frame = pa.DataFrame()
for mask in mask_list:
    concat_frame =pa.concat((concat_frame, mask), axis=1)

concat_frame
Out[48]: 
      DE     FL     GA    IA     ID
0  False   False False  True  False
1  True    True  True   True  True
2  False   True  True   True  False
3  False   False False  True  False
4  False   True  False  True  False

[5 rows x 5 columns]

mise à jour
résultat attendu:

outcome
Out[60]:
   DE   FL  GA  IA  ID
1   1   0   1   0   1 

Voici le question :
comment puis-je appliquer le concat_mask sur df , de sorte que je de sélectionner des lignes, dans lequel tous les Boolean critères sont appariés (sont Vraies)?

Quel est le résultat attendu, aucun de vos lignes sont tout à fait Vrai, seulement " IA " comme une colonne a tous les Vrais valeurs
je Vous remercie pour Votre commentaire. J'ai ajouté les attendus outomce

OriginalL'auteur Antihead | 2014-06-20