获取列名，其中值是 pandas 数据框中的内容

我试图在每个时间戳找到数据帧中的列名称，其值与同一时间戳的时间序列中的列名称相匹配。

这是我的数据框：

>>> df
                            col5        col4        col3        col2        col1
1979-01-01 00:00:00  1181.220328  912.154923  648.848635  390.986156  138.185861
1979-01-01 06:00:00  1190.724461  920.767974  657.099560  399.395338  147.761352
1979-01-01 12:00:00  1193.414510  918.121482  648.558837  384.632475  126.254342
1979-01-01 18:00:00  1171.670276  897.585930  629.201469  366.652033  109.545607
1979-01-02 00:00:00  1168.892579  900.375126  638.377583  382.584568  132.998706

>>> df.to_dict()
{'col4': {<Timestamp: 1979-01-01 06:00:00>: 920.76797370744271, <Timestamp: 1979-01-01 00:00:00>: 912.15492332839756, <Timestamp: 1979-01-01 18:00:00>: 897.58592995700656, <Timestamp: 1979-01-01 12:00:00>: 918.1214819496729}, 'col5': {<Timestamp: 1979-01-01 06:00:00>: 1190.7244605667831, <Timestamp: 1979-01-01 00:00:00>: 1181.2203275146587, <Timestamp: 1979-01-01 18:00:00>: 1171.6702763228691, <Timestamp: 1979-01-01 12:00:00>: 1193.4145103184442}, 'col2': {<Timestamp: 1979-01-01 06:00:00>: 399.39533771666561, <Timestamp: 1979-01-01 00:00:00>: 390.98615646597591, <Timestamp: 1979-01-01 18:00:00>: 366.65203285812231, <Timestamp: 1979-01-01 12:00:00>: 384.63247469269874}, 'col3': {<Timestamp: 1979-01-01 06:00:00>: 657.09956023625466, <Timestamp: 1979-01-01 00:00:00>: 648.84863460462293, <Timestamp: 1979-01-01 18:00:00>: 629.20146872682449, <Timestamp: 1979-01-01 12:00:00>: 648.55883747413225}, 'col1': {<Timestamp: 1979-01-01 06:00:00>: 147.7613518219286, <Timestamp: 1979-01-01 00:00:00>: 138.18586102094068, <Timestamp: 1979-01-01 18:00:00>: 109.54560722575859, <Timestamp: 1979-01-01 12:00:00>: 126.25434189361377}}

以及我想在每个时间戳匹配的时间序列值：

>>> ts
1979-01-01 00:00:00    1181.220328
1979-01-01 06:00:00    657.099560
1979-01-01 12:00:00    126.254342
1979-01-01 18:00:00    109.545607
Freq: 6H

>>> ts.to_dict()
{<Timestamp: 1979-01-01 06:00:00>: 657.09956023625466, <Timestamp: 1979-01-01 00:00:00>: 1181.2203275146587, <Timestamp: 1979-01-01 18:00:00>: 109.54560722575859, <Timestamp: 1979-01-01 12:00:00>: 126.25434189361377}

那么结果将是：

>>> df_result
                             value  Column
1979-01-01 00:00:00    1181.220328  col5
1979-01-01 06:00:00    657.099560   col3
1979-01-01 12:00:00    126.254342   col1
1979-01-01 18:00:00    109.545607   col1

我希望我的问题足够清楚。有人知道如何获得 df_result 吗？

Thanks

Greg

只是想在以下情况下添加这一点：multiple列可能具有您想要的值all列表中的列名，您可以执行以下操作（例如，获取值为“x”的所有列名）：

df.apply(lambda row: row[row == 'x'].index, axis=1)

这个想法是你将每一行变成一个系列（通过添加axis=1）其中列名现在变成了系列的索引。然后，您可以使用条件过滤您的系列（例如row == 'x'），然后获取索引值（又名列名！）。