根据熊猫中的条件获取列名

Question

我有一个数据框如下：

如果特定行的列在该列中包含 1，我想获取该列的名称。

原文由 VIBHOR GOYAL 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

首先

您的问题非常模棱两可，我建议阅读@sammywemmy 评论中的此 链接。如果我正确理解你的问题……我们将首先讨论这个面具：

 df.columns[
    (df == 1)        # mask
    .any(axis=0)     # mask
]

发生了什么？让我们从内部开始向外工作 df.columns[**HERE**] ：

1. (df == 1) makes a boolean mask of the df with True / False ( 1 / 0 )
2. .any() 根据 文档：

“返回 False，除非在一系列中或沿 Dataframe 轴至少有一个元素为 True 或等效”。

这给了我们一个方便的 Series 来屏蔽列名。

我们将使用此示例在下面为您的解决方案自动化

---

下一个：

自动获取 (<row index> ,[<col name>, <col name>,..]) 的输出，其中 1 在行值中。虽然这在大型数据集上会变慢，但它应该可以解决问题：

 import pandas as pd

data = {'foo':[0,0,0,0], 'bar':[0, 1, 0, 0], 'baz':[0,0,0,0], 'spam':[0,1,0,1]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a','b','c','d'])

print(df)

   foo  bar  baz  spam
a    0    0    0     0
b    0    1    0     1
c    0    0    0     0
d    0    0    0     1

 # group our df by index and creates a dict with lists of df's as values
df_dict = dict(
    list(
        df.groupby(df.index)
    )
)

下一步是 for 循环，迭代 df_dict 中每个 df 的内容，使用我们之前创建的掩码检查它们，并打印预期结果：

 for k, v in df_dict.items():               # k: name of index, v: is a df
    check = v.columns[(v == 1).any()]
    if len(check) > 0:
        print((k, check.to_list()))

 ('b', ['bar', 'spam'])
('d', ['spam'])

边注：

您看到我如何生成可以轻松复制的样本数据了吗？以后请尽量用张贴的可以复现的样例数据提问。这样可以帮助您更好地了解您的问题，我们也可以更轻松地为您解答。

原文由 Ukrainian-serge 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

使用 DataFrame.dot ：

 df1 = df.dot(df.columns)

如果每行有多个 1 ：

 df2 = df.dot(df.columns + ';').str.rstrip(';')

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