如何在Pandas中实现指定的DataFrame列内容拼接需求？

首先构造示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'tray': [0, 0, 1, 0, 0],
    'bag': [1, 1, 1, 0, 0],
    'ball': [1, 0, 0, 1, 0]
}
df = pd.DataFrame(data)

方法一：逐行筛选拼接（直观易读） #

通过apply按行遍历，筛选值为1的列名并拼接：

df['Presence'] = df.apply(
    lambda row: ','.join([col for col, val in row.items() if val == 1]) or 'No Presence',
    axis=1
)

逻辑说明：

• 对每行遍历列名和对应值，收集值为1的列名
• 用逗号连接收集到的列名，若结果为空（全0行），则返回No Presence

方法二：向量运算（高效适合大数据） #

利用Pandas的向量运算实现，性能优于逐行遍历：

# 用dot乘积拼接列名，再处理末尾逗号和空值
df['Presence'] = df.dot(df.columns + ',').str.rstrip(',').replace('', 'No Presence')

逻辑说明：

• df.dot(df.columns + ',')将每行中值为1的列名加逗号后累加
• str.rstrip(',')移除末尾多余的逗号
• replace('', 'No Presence')把全0行产生的空字符串替换为指定文本

最终得到的DataFrame如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Scope