将 Columns 转换为 column+row 为 True 的行值

Question

我有一个如下所示的数据集：    key f1  f2  f3      f4      f50   001 A   B   True    False   False1   002 C   D   False   True    False2   003 A   D   False   True    False3   004 C   B   False   False   True我想使用 pandas 将上述内容转换为：    key f1  f2  state0   001 A   B   f31   002 C   D   f42   003 A   D   f43   004 C   B   f5简而言之，如果该列的行值为 True，那么该列标签应该成为名为 state 的列的新值。

Answer 1

一种方法是使用Dataframe.dot：

t = df.loc[:,'f3':]

df['state'] = t.dot(t.columns)

print(df.drop(t.columns, axis=1))

   key f1 f2 state

0    1  A  B    f3

1    2  C  D    f4

2    3  A  D    f4

3    4  C  B    f5

或者我们也可以使用idxmax：

df['state'] = t.idxmax(1)

Answer 2

我的一位同事给了我这个，它似乎完全符合预期。

pd.melt(df, id_vars=['key', 'f1', 'f2'],

       var_name = 'state')

      .query('value')

      .drop('value', axis=1)

输出：

    key f1  f2  state

0   001 A   B   f3

5   002 C   D   f4

6   003 A   D   f4

11  004 C   B   f5