如何用Pandas将值为True的_flag列名合并至新列？

问题场景 #

现有如下Pandas DataFrame代码：

import pandas as pd
import numpy as np
a= dict()
a['name']=['test','test1']
a['a_flag']=[True,True]
a['b_flag']=[True,False]
a['c_flag']=[True,False]
a['d_flag']=[True,True]
df = pd.DataFrame(a)
col_flag = df.filter(like='_flag')

需求：仅筛选名称包含_flag的列，将每行中值为True的对应列名合并到新列中。

实现方案 #

方法一：apply + 列表推导式（直观易懂） #

通过apply逐行处理，筛选出当前行值为True的列名，再用逗号拼接成字符串：

df['flag_combined'] = col_flag.apply(lambda row: ','.join([col for col, val in row.items() if val]), axis=1)

方法二：dot矩阵乘法（高效适合大数据集） #

利用矩阵乘法的特性，直接匹配True值对应的列名，最后去除末尾多余的分隔符：

df['flag_combined'] = col_flag.dot(col_flag.columns + ',').str.rstrip(',')

最终效果 #

执行后DataFrame新增flag_combined列，结果示例：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Clarence Chhoa