Pandas如何提取每行值大于0的列名并拼接为新列

该方案无需手动指定列名，自动适配任意列数的DataFrame场景。

完整可运行代码 #

import pandas as pd

# 示例数据可根据实际需求替换
dic2 = {'a':[0,11,12],'b':[23,43,0],'c':[11,33,12],'d':[0,22,0]} 
df = pd.DataFrame(dic2)
# 核心逻辑：按行遍历，筛选出值大于0的列名后用逗号拼接
df['e'] = df.apply(lambda row: ','.join(row.index[row > 0]), axis=1)
print(df)

代码逻辑说明 #

• apply(axis=1) 表示对DataFrame按行进行遍历处理，每次遍历拿到的row是代表当前行的Series对象，其index就是原DataFrame的列名
• row.index[row > 0] 会筛选出当前行中值大于0的所有列名
• 用','.join()把筛选出来的列名拼接成字符串，赋值给新列e

基于你现有尝试的兼容写法 #

你已经写出了df[df>0]将0值替换为NaN的结果，基于这个结果也可以实现需求，写法如下：

df_temp = df[df>0]
df['e'] = df_temp.apply(lambda row: ','.join(row.dropna().index), axis=1)

更高性能的实现方案（适合大数据量场景） #

避免逐行循环的性能损耗，使用向量化运算提速：

# gt(0)等价于df>0，得到布尔矩阵，和加了逗号的列名矩阵相乘，最后去掉末尾多余的逗号
df['e'] = df.gt(0).dot(df.columns + ',').str.rstrip(',')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vesper