获取行和列的pandas布尔数据框

Question

我有一个布尔类型的Pandas数据框（所有的值都是True或False），我需要获取每行中值为True的列。

有什么想法吗？

- Raza_Loba

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np.where(df)是NumPy函数，用于在给定条件下返回符合条件的元素索引或布尔值数组。如果没有提供条件，则返回所有非零元素的索引。如果需要更详细的解释，请提供样本数据和期望输出。 - Quang Hoang

Answer 1

使用 [np.where(row)[0] for index, row in df.iterrows()]，它将生成一个包含每行中True值索引的numpy数组列表。添加.tolist()以获取列表的列表。

无法堆叠结果数组，因为它们可能具有不同的长度。

示例：

df = pd.DataFrame([[True, False],[False,True],[True,True], [False,False]])
[np.where(row)[0].tolist() for  _, row in df.iterrows()]

[[0], [1], [0, 1], []]

- Poe Dator

Answer 2

感谢大家的回答。

我通过for循环解决了它。

以下是代码：

chbay = {}
for item in levels:
    baychan = convs[convs[item] == True]
    chbay[item] = baych[item]

convs是数据集的名称，levels是数据集列名的列表。

我在Python方面还很新，所以我的解决方案可能不是很整洁。我会尝试您提供的一些想法，以便学习新的方法。

非常感谢。

- Raza_Loba

Answer 3

您可以尝试这个，它会删除所有没有True匹配的行：

df.replace(False, np.NaN).dropna(how='all').replace(1.0, True).replace(np.NaN, False)

输出：

     date  Amount   line   bool
4    True   False  False  False
8   False    True  False  False
9   False    True  False  False
11  False    True  False  False
12  False    True  False  False
13  False    True  False  False
14  False    True  False  False

- oppressionslayer