Python 如何将（不是一个）热编码转换为同一行上具有多个值的列

我基本上是想扭转这个过程

关于反转一个热编码有很多问题（示例&），但答案取决于每行只有一个二进制类处于活动状态，而我的数据可以在同一行中有多个类处于活动状态

接近于解决我需要的问题，但它的多个类在不同的行上分开。我需要我的结果是由分隔符（例如“，”）连接的字符串，这样输出的行数与输入的行数相同

使用这两个问题（&）中的思想，我能够想出一个解决方案，但它需要一个普通的python for循环来遍历行，我怀疑与完全使用pandas的解决方案相比，这会很慢

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输入数据帧可以使用实际的布尔值，而不是整数编码，如果它使事情变得更简单的话。输出可以是数据帧或序列；我最终将把结果列添加到一个更大的数据帧中。如果允许更好的解决方案，我也愿意使用

numpy

，但如果允许更好的解决方案，我更愿意坚持使用

pandas

下面是一个使用python列表理解来迭代每一行的解决方案：

import pandas as pd

def reverse_hot_encoding(df, sep=', '):
    df = df.astype(bool)
    l = [sep.join(df.columns[row]) for _, row in df.iterrows()]
    return pd.Series(l)

if __name__ == '__main__':
    example_input = pd.DataFrame({"one"   : [0,1,0,1,0], 
                                  "two"   : [0,0,0,0,0],
                                  "three" : [1,1,1,1,0],
                                  "four"  : [1,1,0,0,0]
                                  })
    print(reverse_hot_encoding(example_input))

以下是输出：

0         three, four
1    one, three, four
2               three
3          one, three
4                    
dtype: object

0         three, four
1    one, three, four
2               three
3          one, three
4                    
dtype: object

您可以执行比迭代数据帧中的所有行快得多的操作：

df.dot(df.columns + ', ').str.rstrip(', ')

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0         three, four
1    one, three, four
2               three
3          one, three
4                    
dtype: object