Панды - условно выбрать имя столбца по значению столбца

Question

Как выбрать имя столбца на основе значения столбца DataFrame в Python?Большое спасибо,

import pandas as pd

foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('a', 'x', 'y','z'))
foo.set_index('a')
Out[1]:

a  x  y  z

A  1  2  4

B  3  4  2

C  5  6  1

Для каждой строки проверьте значения столбца, если значение <= 2, запишите имя столбца. </p>

Для приведенного выше примера выходные данные должны быть такими::

Output[2]: 

a  1  2  3

A  x  y  

B  z

C  z

Answer 1

Вот один из способов использования mul для замены значений <= 2 на метки столбцов.Затем выполните сортировку, чтобы поместить пустые строки в конец каждой строки.

import pandas as pd

foo = pd.DataFrame([['A',1,2,4],['B',3,4,2],['C',5,6,1]], columns=('apple', 'x', 'y','z'))

arr = (foo.iloc[:, 1:] <= 2).mul(foo.columns[1:].to_series(), axis=1)
arr_sorted = arr.apply(sorted, key=bool, reverse=True, axis=1).values

foo.iloc[:, 1:] = pd.DataFrame(arr_sorted.tolist(), columns=foo.columns[1:])

print(foo)

  apple  x  y z
0     A  x  y  
1     B  z     
2     C  z     

Answer 2

Используя melt, затем отфильтруйте значение, затем assign новый ключ для значения, используя cumcount

df=foo.melt('apple').\
        loc[lambda x : x.value<=2].\
          assign(value=lambda x : x.groupby('apple').cumcount()+1)


df.pivot('apple','value','variable')
Out[56]: 
value  1    2
apple        
A      x    y
B      z  NaN
C      z  NaN