python - 如何在 df 中保留 dtype ('o' ) 而不是 bool

Question

我正在尝试将数据框中的 5 列合并为具有字符串值(例如“A”或“B”)的一列。我已将 1 转换为 A、B、C ....

我当前的列如下所示

   A B C D E 
1  A
2      C
3  A
4
5        D
6
7          E
8
9          E
10  B         

我希望我的专栏看起来像这样

  Type
1  A
2  C
3  A
4
5  D
6
7  E
8
9  E
10 B 

但是，它返回 True 和 False，而不是 A、B、C..

下面列出了我的代码

dfparsed_A = dfparsed_groupby[(dfparsed_groupby['A'] == 1)]
dfparsed_B = dfparsed_groupby[(dfparsed_groupby['B'] == 1)]
dfparsed_C = dfparsed_groupby[(dfparsed_groupby['C'] == 1)]
dfparsed_D = dfparsed_groupby[(dfparsed_groupby['D'] == 1)]
dfparsed_E = dfparsed_groupby[(dfparsed_groupby['E'] == 1)]

dfparsed_['A'] = dfparsed_groupby['A'].astype(str).replace('1', 'A')
dfparsed_['B'] = dfparsed_groupby['B'].astype(str).replace('1', 'B')
dfparsed_['C'] = dfparsed_groupby['C'].astype(str).replace('1', 'C')
dfparsed_['D'] = dfparsed_groupby['D'].astype(str).replace('1', 'D')
dfparsed_['E'] = dfparsed_groupby['E'].astype(str).replace('1', 'E')

dfparsed2=[(dfparsed_groupby['A'] == 'A') | (dfparsed_groupby['B'] == 'B') | (dfparsed_groupby['C'] == 'C') |(dfparsed_groupby['D'] == 'D') | (dfparsed_groupby['E'] == 'E') ] 

print(dfparsed2)

...
 1203     True
 5368     True
 5644    False
 1089     True
 6488     True
 5651     True
 6485     True
 6237     True
 7632     True
 7637     True
 5635    False
 7445     True
 7484     True
 7492     True
 7638     True
 Length: 6362, dtype: bool]

Answer 1

用途:

#if necessary
#df = df.replace('', np.nan)
df['Type'] = df.ffill(axis=1).iloc[:, -1]
print (df)
      A    B    C    D    E Type
1     A  NaN  NaN  NaN  NaN    A
2   NaN  NaN    C  NaN  NaN    C
3     A  NaN  NaN  NaN  NaN    A
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
5   NaN  NaN  NaN    D  NaN    D
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
7   NaN  NaN  NaN  NaN    E    E
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
9   NaN  NaN  NaN  NaN    E    E
10  NaN    B  NaN  NaN  NaN    B

如果每行的所有 NaN 值中只有一个非 NaN 值:

mask = df == 1
df['Type'] = mask.dot(df.columns)
print (df)
      A    B    C    D    E Type
1     1  NaN  NaN  NaN  NaN    A
2   NaN  NaN    1  NaN  NaN    C
3     1  NaN  NaN  NaN  NaN    A
4   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     
5   NaN  NaN  NaN    1  NaN    D
6   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     
7   NaN  NaN  NaN  NaN    1    E
8   NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     
9   NaN  NaN  NaN  NaN    1    E
10  NaN    1  NaN  NaN  NaN    B