选择行均值大于数据框总体均值的行

，可以通过以下步骤来实现：

计算数据框的总体均值：将数据框中的所有数值进行求和，然后除以数据框中数值的总个数，得到总体均值。
计算每行的均值：对于数据框中的每一行，将该行的数值进行求和，然后除以该行数值的个数，得到该行的均值。
选择行均值大于数据框总体均值的行：遍历数据框中的每一行，判断该行的均值是否大于数据框的总体均值，如果是，则选择该行。

以下是一个示例代码，用于实现上述步骤：

import pandas as pd

# 假设数据框名为df，包含多个数值列
# 计算数据框的总体均值
total_mean = df.mean().mean()

# 创建一个空的DataFrame，用于存储符合条件的行
selected_rows = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历数据框中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 计算当前行的均值
    row_mean = row.mean()
    
    # 判断当前行的均值是否大于数据框的总体均值
    if row_mean > total_mean:
        # 将符合条件的行添加到selected_rows中
        selected_rows = selected_rows.append(row)
        
# 打印符合条件的行
print(selected_rows)

在这个例子中，我们使用了Pandas库来处理数据框。首先计算了数据框的总体均值，然后遍历每一行，计算每行的均值，并与总体均值进行比较。如果某行的均值大于总体均值，则将该行添加到一个新的数据框selected_rows中。最后，打印出符合条件的行。

请注意，以上代码仅为示例，具体实现可能因数据框的结构和具体需求而有所不同。另外，根据问题描述，不提及具体的云计算品牌商，因此没有提供相关产品和链接。