如何水平折叠Pandas DataFrame 仅保留每行值为True的对应列名

实现代码 #

你可以直接用以下代码完成转换：

import pandas as pd
import numpy as np

# 你已有的原始布尔表
df1 = pd.DataFrame(data={'w': [True, False, False], 
                         'x': [False, True, False],
                         'y': [True, True, True],
                         'z': [True, False, True]},
                         index=pd.Series([1, 2, 3], name='index'))

# 核心处理逻辑
res = (
    # 按行筛选值为True的列名，转成Series结构
    df1.apply(lambda row: pd.Series(row[row].index), axis=1)
    # 补全列数到和原表一致，空位置自动填NaN
    .reindex(range(len(df1.columns)), axis=1)
    # 重命名列名为指定格式
    .set_axis([f'column{num}' for num in range(1, len(df1.columns)+1)], axis=1)
    # 空值替换为NA
    .fillna('NA')
    # 把行索引转为普通的index列
    .reset_index()
)

输出结果 #

执行后res的结构和你要求的完全一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bltSandwich21