Pandas DataFrame：如何将二进制列转换为一个分类列？答案

【问题标题】：Pandas DataFrame: How to convert binary columns into one categorical column?Pandas DataFrame：如何将二进制列转换为一个分类列？
【发布时间】：2017-09-08 22:29:02
【问题描述】：

给定一个 pandas DataFrame，如何将几个二进制列（其中 1 表示值存在，0 表示不存在）转换为单个分类列？

另一种思考方式是如何执行“反向pd.get_dummies()”？

下面是一个将一个分类列转换成几个二元列的例子：

import pandas as pd
s = pd.Series(list('ABCDAB'))
df = pd.get_dummies(s)
df
   A  B  C  D
0  1  0  0  0
1  0  1  0  0
2  0  0  1  0
3  0  0  0  1
4  1  0  0  0
5  0  1  0  0

我想要完成的是给定一个数据框

df1
   A  B  C  D
0  1  0  0  0
1  0  1  0  0
2  0  0  1  0
3  0  0  0  1
4  1  0  0  0
5  0  1  0  0

我可以把它转换成

df1
   A  B  C  D   category
0  1  0  0  0   A
1  0  1  0  0   B
2  0  0  1  0   C
3  0  0  0  1   D
4  1  0  0  0   A
5  0  1  0  0   B

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe binary dummy-variable

【解决方案1】：

一种方法是使用idxmax 来查找1：

In [32]: df["category"] = df.idxmax(axis=1)

In [33]: df
Out[33]: 
   A  B  C  D category
0  1  0  0  0        A
1  0  1  0  0        B
2  0  0  1  0        C
3  0  0  0  1        D
4  1  0  0  0        A
5  0  1  0  0        B

【讨论】：

这仅在数据框中的唯一列是这些二进制列时才有效。有没有办法在您的解决方案中指定这一点？
在 pandas 中有很多选择列的方法。您可以使用df[some_list_of_columns_you_care_about].idxmax(axis=1)，或使用df.filter，或将df.select 与函数一起使用，或将df.loc 与掩码一起使用，或将df.iloc 与位置说明一起使用，等等。