将DataFrame列名映射到适当的单元格[重复]答案

【问题标题】：Map DataFrame column name to appropriate cell [duplicate]将DataFrame列名映射到适当的单元格[重复]
【发布时间】：2021-08-02 18:38:06
【问题描述】：

这是我在这里的第一篇文章。

如果没有示例，我不完全知道如何提出这个问题，因此很难找到答案。无论如何，我有一个看起来像这样的 DataFrame（有更多的列和数千行）：

df = pd.DataFrame({"A": [1, 0, 0], "B": [0, 0, 1], "C": [0, 1, 0]})

我想创建额外的列，例如。 “类型”，其中每一行的值将是该行中包含 1 的列的列名。例如：

df = pd.DataFrame({"A": [1, 0, 0], "B": [0, 0, 1], "C": [0, 1, 0], "Type": ["A", "C", "B"]})

我希望这是有道理的。

谢谢，克里斯

【问题讨论】：

欢迎来到stackoverflow。您拥有的表示称为“单热编码”，您需要将其转换为分类值。以前有人问过这个问题，例如here，但我想如果没有正确的关键字，确实很难找到！
这些是 one-hot 编码列还是虚拟列？这对答案很重要。
非常感谢 fsimonjetz，情况相同！ ALollz - 这些是编码的。我在我的一列上使用了 MultiLabelBinarizer，这就是输出

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以使用.eq检查df是否等于1，然后使用idxmax(axis=1)获取该行中条目的列索引等于1，如下所示：

df['Type'] = df.eq(1).idxmax(axis=1)

或者在值是 0 和 1 的情况下简化它（感谢@wwii）：

df['Type'] = df.idxmax(axis=1)

或者，你也可以使用df.dot，如下：

df['Type'] = df.dot(df.columns)

结果：

print(df)

   A  B  C Type
0  1  0  0    A
1  0  0  1    C
2  0  1  0    B

【讨论】：

idxmax 应该对 0 和 1 进行操作，与 Trues 和 Falses 相同。
@wwii 你说得对！我只是用来处理一般情况，以防匹配的值不是 1，但是是的，我们可以在这种情况下简化它。谢谢！

【解决方案2】：

使用应用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A": [1, 0, 0], "B": [0, 0, 1], "C": [0, 1, 0]})

def getColName(row):    
    x = (df.iloc[row.name] == 1)
    return x.index[x.argmax()]

df['Type'] = df.apply(getColName, axis=1)

print(df)

   A  B  C  Type
0  1  0  0  A
1  0  0  1  C
2  0  1  0  B

【讨论】：