如何提取DataFrame每行中值为1的列名并生成对应列表

基础实现（适合小数据量场景） #

你可以直接通过pandas的行级apply操作实现需求，完整代码如下：

1. 首先构造样例DataFrame（如果你的数据已经读取完成可以跳过这一步）

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    [0,0,1,0,0,0,0,0],
    [0,1,1,0,0,0,0,0],
    [0,0,1,1,1,1,1,1],
    [0,0,1,0,1,0,0,0]
], columns=['P00','P1','P10','P11','P12','P13','P14','P15'])

2. 核心处理逻辑

# 逐行筛选值为1的列，提取列名转为列表
result = df.apply(lambda row: row[row == 1].index.tolist(), axis=1)

3. 输出验证

for item in result:
    print(item)

运行后输出和你要求的结果完全一致：

['P10']
['P1', 'P10']
['P10', 'P11', 'P12', 'P13', 'P14', 'P15']
['P10', 'P12']

优化实现（适合大数据量场景） #

如果你的DataFrame行数非常多，apply的行遍历效率较低，可以使用向量化操作提速：

result = df.dot(df.columns + ',').str.rstrip(',').str.split(',')

该方法通过矩阵点积直接完成列名拼接，效率比apply高1~2个数量级。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rajat