Pandas如何将布尔值为True的单元格替换为对应列名、False置空

先给出可直接复现的完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造输入示例DataFrame，你可以替换成自己的数据读取逻辑
data = {
    "Acct Name": ["csld solutions", "bolo construct"],
    "product 1": [True, False],
    "Product 2": [False, True]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选需要处理的产品列，此处排除不需要修改的客户名称列
product_cols = df.columns.drop("Acct Name")

# 核心替换逻辑：True替换为对应列名，False替换为空值
df[product_cols] = np.where(df[product_cols], product_cols, "")

运行后得到的df和你给出的预期输出完全一致。

常见场景调整说明 #

• 如果有多个不需要处理的非产品列，修改筛选列的代码为：product_cols = df.columns.drop(["列名1", "列名2"])，把所有不需要修改的列都加入列表即可
• 如果需要把False对应的位置替换为NaN而非空字符串，把替换逻辑里的""改为np.nan即可
• 如果你的原始数据里布尔值是字符串格式的"TRUE"/"FALSE"，需要先转成布尔类型再执行替换：

  df[product_cols] = df[product_cols].replace({"TRUE": True, "FALSE": False}).astype(bool)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mtm1186