Pandas如何为每行生成值为Y的对应列名组成的列表新列

方案1：易读的行遍历方案（适合小体量数据） #

核心代码通过apply按行处理实现，逻辑直观好理解：

df['col6'] = df.apply(lambda row: [col for col in df.columns if row[col] == 'Y'], axis=1)

逻辑说明：指定axis=1逐行遍历，对每行依次判断所有列的取值是否为Y，符合条件的列名直接存入列表，赋值给新列即可。

方案2：向量化高性能方案（适合十万行以上的大体量数据） #

避免apply的Python级循环开销，用Pandas原生矩阵运算实现，性能提升明显：

# 生成值为Y的布尔掩码矩阵
mask = df.eq('Y')
# 矩阵点乘列名拼接后拆分得到列表
df['col6'] = mask.dot(mask.columns + ',').str.rstrip(',').str.split(',')

效果验证示例 #

你可以用以下代码构造示例数据测试效果：

import pandas as pd
# 构造和你示例一致的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['Y', 'Y', 'N'],
    'col2': ['N', 'N', 'N'],
    'col3': ['N', 'Y', 'Y'],
    'col4': ['N', 'Y', 'N'],
    'col5': ['Y', 'Y', 'N']
}, index=['a', 'b', 'c'])

# 执行方案1
df['col6'] = df.apply(lambda row: [col for col in df.columns if row[col] == 'Y'], axis=1)
print(df)

运行后输出和你预期的结果完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14380579