Python 将列转换为行值，其中列+；这是真的

我有一个数据集，如下所示：

    key f1  f2  f3      f4      f5
0   001 A   B   True    False   False
1   002 C   D   False   True    False
2   003 A   D   False   True    False
3   004 C   B   False   False   True

我想用熊猫来将上述内容转换为：

    key f1  f2  state
0   001 A   B   f3
1   002 C   D   f4
2   003 A   D   f4
3   004 C   B   f5

简而言之，如果列的行值为True，则该列标签应成为名为state的列的新值。

一种方法是使用：

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或者我们也可以使用

idxmax

：

df['state'] = t.idxmax(1)

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我的一位同事给了我这个，它似乎完全符合我的要求

pd.melt(df, id_vars=['key', 'f1', 'f2'],
       var_name = 'state')
      .query('value')
      .drop('value', axis=1)

输出：

    key f1  f2  state
0   001 A   B   f3
5   002 C   D   f4
6   003 A   D   f4
11  004 C   B   f5

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我得到了很多关于使用pd.melt的反馈；然而，我最接近的方法是df.melt（id_vars['key'，'f1'，'f2']，value_name='state'）。这种方法重复所有行，创建一个新的列变量，并基本上将True | False置于状态下。这不是我想要的，尽管我可以使用False删除行。

pd.melt(df, id_vars=['key', 'f1', 'f2'],
       var_name = 'state')
      .query('value')
      .drop('value', axis=1)

    key f1  f2  state
0   001 A   B   f3
5   002 C   D   f4
6   003 A   D   f4
11  004 C   B   f5