Pandas - 根据列值有条件地选择列名

Question

如何根据python中DataFrame的列值选择列名？非常感谢，import pandas as pdfoo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('a', 'x', 'y','z'))foo.set_index('a')Out[1]:a  x  y  zA  1  2  4B  3  4  2C  5  6  1对于每一行，检查列值，如果值 <= 2，则记录列名称。对于上面的例子，输出应该是：Output[2]: a  1  2  3A  x  y  B  zC  z

Answer 1

使用melt，然后过滤值，然后使用值assign的新键cumcount

df=foo.melt('apple').\

        loc[lambda x : x.value<=2].\

          assign(value=lambda x : x.groupby('apple').cumcount()+1)

df.pivot('apple','value','variable')

Out[56]: 

value  1    2

apple        

A      x    y

B      z  NaN

C      z  NaN

Answer 2

这是使用列标签mul替换值的一种方法<= 2。然后排序以在每行的末尾放置空字符串。

import pandas as pd

foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('apple', 'x', 'y','z'))

arr = (foo.iloc[:, 1:] <= 2).mul(foo.columns[1:].to_series(), axis=1)

arr_sorted = arr.apply(sorted, key=bool, reverse=True, axis=1).values

foo.iloc[:, 1:] = pd.DataFrame(arr_sorted.tolist(), columns=foo.columns[1:])

print(foo)

  apple  x  y z

0     A  x  y  

1     B  z     

2     C  z