如何在一个热编码的熊猫数据框中找到列的正索引？ - python

我有一个热编码的熊猫数据框，其形式为：

df

      A      B      C      D
ID
#1    2      1      0      1
#2    1      0      0      1
#3    1      1      1      0

df = pd.DataFrame({'ID_1':['#1','#1','#3','#1'], 'ID_2':['#2','#3',np.NaN,'#2'], \
          'ID_3':['#3', np.NaN, np.NaN, np.NaN] }, index=['A','B','C','D'])

我想将其转换为新的数据框，其中的索引是列，并且值对应于旧的索引（一种旋转数据框的方式）。我只在寻找那些在原始数据帧中具有正值（对应于计数）的旧索引。实际上，df应该如下所示：

new_df

      ID_1  ID_2   ID_3
c_id
A     #1     #2     #3      
B     #1     #3            
C     #3      
D     #1     #2

我知道我需要以某种方式枢转数据框，但是我无法找到一种有效的方法来做到这一点。

参考方案

首先使用gt使df成为布尔值，然后使用mul，然后我们按isnull对列进行排序。

df.gt(0).mul(df.index.values,0).T.replace('',np.nan).apply(lambda x : sorted(x,key=pd.isnull),1)
ID  #1   #2   #3
A   #1   #2   #3
B   #1   #3  NaN
C   #3  NaN  NaN
D   #1   #2  NaN

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