如何为布尔值DataFrame添加每行首个True值的列索引新列？

不用手动遍历行和列，用pandas内置方法就能高效解决，还能避免遍历容易出现的索引错误或边界问题：

import pandas as pd

# 假设你的布尔DataFrame名为df
# 1. 获取每行第一个True对应的列索引，全False的行暂取第一个列名
first_true_col = df.idxmax(axis=1)
# 2. 将全False的行替换为-1，新增为最后一列
df['first_true_index'] = first_true_col.where(df.any(axis=1), -1)

关键逻辑说明 #

• idxmax(axis=1)：沿行方向查找第一个True的列索引（布尔值中True等价于1，False等价于0，idxmax会返回第一个最大值的列标识）
• df.any(axis=1)：判断每行是否存在至少一个True，生成布尔Series
• where()：仅当行内存在True时保留idxmax的结果，否则替换为-1

这个方法完全贴合你的需求，示例中会得到[-1,-1,8,-1,-1]的新增列结果，且比遍历方法效率高得多，尤其适合大尺寸的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hao Zhou