Tengo un marco de datos (df) que contiene varias columnas con una medida real y el número correspondiente de columnas (A, B, ...) con una incertidumbre (dA, dB, ...) para cada una de estas columnas:

   A    B    dA      dB
0 -1    3    0.31    0.08
1  2   -4    0.263   0.357
2  5    5    0.382   0.397
3 -4   -0.5  0.33    0.115

Aplico una función para encontrar valores en las columnas de medición que sean válidos según mi definición

df[["A","B"]].apply(lambda x: x.abs()-5*df['d'+x.name] > 0)

Esto devolverá una matriz booleana:

     A          B 
0    False      True
1    True       True
2    True       True
3    True       False

Me gustaría usar esta matriz para seleccionar filas en el marco de datos para las cuales la condición es verdadera dentro de una sola columna, p.A -> fila1-3y también busque filas donde la condición sea verdadera para todas las columnas de entrada, p. fila1 y2. ¿Hay una manera eficiente de hacer esto con los pandas?