從熊貓數據幀過濾掉唯一的真值，返回（行，列）的元組

Question

給定的框架是這樣的：

a b  c 
1 True False False 
2 True True False 
3 False True True 

我希望得到像這樣的列表：

[(1,a), (2,a), (2,b), (3,b), (3,c)] 

那過濾掉所有真值並檢索元組的值（rowName，colName）

Answer 1

另一種方法是使用stack：

>>> s = df.stack() 
>>> s[s].index.tolist() 
[(0L, 'a'), (1L, 'a'), (1L, 'b'), (2L, 'b'), (2L, 'c')] 

這工作，因爲這裏stack返回扁平版本：

>>> df.stack() 
0 a  True 
    b False 
    c False 
1 a  True 
    b  True 
    c False 
2 a False 
    b  True 
    c  True 
dtype: object 

Answer 2

In [27]: df 
Out[27]: 
     a  b  c 
1 True False False 
2 True True False 
3 False True True 

[3 rows x 3 columns] 

您可以找到與True個S使用np.where：

In [28]: np.where(df) 
Out[28]: (array([0, 1, 1, 2, 2]), array([0, 0, 1, 1, 2])) 

In [29]: x, y = np.where(df) 

索引和列ndarrays，您可以選擇使用NumPy的整數索引標籤：

In [30]: df.index[y] 
Out[30]: Int64Index([1, 1, 2, 2, 3], dtype='int64') 

In [31]: df.columns[x] 
Out[31]: Index([u'a', u'b', u'b', u'c', u'c'], dtype='object') 

與zip放在一起：

In [32]: zip(df.index[y], df.columns[x]) 
Out[32]: [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'b'), (2, 'c'), (3, 'c')]