Pandas DataFrame：如何将二进制列转换为一个分类列？

Question

给定一个 pandas DataFrame，如何将多个二进制列（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 "reverse pd.get_dummies()"？

下面是一个将分类列转换为多个二进制列的示例：

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

Answer 1

一种方法是使用 idxmax 找到 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

Pandas DataFrame：如何将二进制列转换为一个分类列？

Pandas DataFrame: How to convert binary columns into one categorical column?

python

binary

dataframe

pandas

dummy-variable