Python 迭代行并获取值组？

我有一个

Df

，看起来像：

marker | 0 1 2 3
________________
A      | + - + -
B      | - - + -
C      | - + - -

我想在列上迭代并获得有

+

的行的名称，即对所有

+

行进行分组

我试图通过以下方式做到这一点：

lis = []

for n in list(range(0,3)):
    cli = Df[n].tolist()
    for x,m in zip(cli,markers): # markers is a list of the row names ['A','B','C']
        cl_li = []
        if x == '+':
            mset = m+x
            cl_li.append(mset)
        else:
            continue
        lis.append(cl_li)

print (lis)

但我将每行名称作为名称中自己的子列表，而我希望得到如下内容：

newdf = 
____________
0   |  A+
1   |  C+
2   |  A+B+

#n.b group 3 not included

---

尝试在布尔矩阵上使用

apply

和

join

：

(df == '+').apply(lambda x: '+'.join(x.index[x])+'+').to_frame()

(df.index.to_series()+'+').dot((df=='+'))

输出：

           0
marker      
0         A+
1         C+
2       A+B+

           0
marker      
0         A+
1         C+
2       A+B+

或者，使用点和布尔矩阵：

(df == '+').apply(lambda x: '+'.join(x.index[x])+'+').to_frame()

(df.index.to_series()+'+').dot((df=='+'))

输出：

           0
marker      
0         A+
1         C+
2       A+B+

           0
marker      
0         A+
1         C+
2       A+B+

---

我的建议是使用比你更多的泛达索式解决方案

对每列应用lambda函数：

result = df.apply(lambda col: ''.join(col[col == '+'].index + '+'))

要从结果中删除空项，请运行：

result = result[result != '']

结果是：

0      A+
1      C+
2    A+B+
dtype: object

如果要将结果作为数据帧（而不是系列），请运行：