python - 如何获取包含与索引对应的特定值的列列表作为 Pandas 数据框中的新列？

Question

我有一个 pandas 数据框 df 如下所示:

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J
Values                                      
A   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
B   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
C   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
D   NaN yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
E   NaN ok  ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
F   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
G   NaN NaN NaN ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN
H   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
I   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
J   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

df.to_dict() 如下:

{'A': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': 'yes',
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': 'yes',
  'J': nan},
 'B': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': 'yes',
  'E': 'ok',
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'C': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': 'ok',
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'D': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': 'ok',
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'E': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'F': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'G': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'H': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'I': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'J': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'To': {'A': '',
  'B': '',
  'C': 'A, ',
  'D': 'B, ',
  'E': 'B, C, ',
  'F': '',
  'G': 'D, ',
  'H': '',
  'I': 'A, ',
  'J': ''}}

我想得到一个新列“To”，它对应于包含具有非 NaN 值(例如“yes”或“ok”)的列列表的每一行。

我是用下面的代码做的:

df["To"] = ""

for index in df.index:
    
    for column in df.columns[:-1]:
        if pd.isnull(df.loc[index, column]) == False:
    
            df.loc[index, "To"] += column + ", "
            
df

如图所示，我创建了一个名为“收件人”的新列，并遍历每一行和每一列以填充“收件人”列。

生成的数据框如下所示:

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   To
Values                                          
A   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
B   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
C   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A,
D   NaN yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN B,
E   NaN ok  ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN B, C,
F   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
G   NaN NaN NaN ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN D,
H   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
I   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A,
J   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 

我认为这不是一个有效的过程，并且在数据集很大时非常耗时。有没有更短、更有效的方法在 pandas 数据框中创建这个“收件人”列？

Answer 1

非 NaNness 和列(后缀为“,”)的点积是执行此操作的一种方式:

In [242]: df.notna().dot(df.columns + ", ").str[:-2]
Out[242]:
A
B
C       A
D       B
E    B, C
F
G       D
H
I       A
J
dtype: object

发生的事情是，df.notna() 是一个 True/False 数据帧；然后我们将它与列名 (", "added) 进行点积。由于在数字上下文中 True 为 1 而 False 为 0，因此点积的行为类似于列名选择器。然后最后我们去掉尾随的 ", "s。