筛选True出现次数最多的10个DataFrame列

因为你的DataFrame每列仅包含True或NaN，可以直接通过以下步骤筛选目标列：

• 计算每列中True的出现次数：利用sum()方法，True会被当作1，NaN会被当作0，求和结果就是该列True的数量。
• 按次数降序排序，提取前10个列名。
• 从原DataFrame中取出这10列。

代码示例 #

假设你的DataFrame名为df：

# 统计每列True的数量
true_counts = df.sum()

# 按数量降序排序，取前10个列名
top_10_col_names = true_counts.sort_values(ascending=False).head(10).index

# 提取这10列的数据
top_10_df = df[top_10_col_names]

补充：处理相同计数的列 #

如果有多个列的True出现次数相同，想要进一步按列名排序，可以将统计结果转为DataFrame后处理：

# 转成带列名和计数的DataFrame
counts_df = df.sum().reset_index(name='true_count')

# 先按计数降序，再按列名升序排序，取前10列名
top_10_col_names = counts_df.sort_values(
    by=['true_count', 'index'],
    ascending=[False, True]
).head(10)['index']

top_10_df = df[top_10_col_names]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者boioboi