Pandasでダミー変数からカテゴリ変数に変換したい

Question

前提・実現したいこと

統計集計のためダミー変数からカテゴリ変数に変換したいのですが
Iの行のように値が２箇所に入っている場合はNaNにしたいのですがうまくいきません。

２箇所以上に値が入っている場合はNaNにする方法を教えてください。
よろしくお願いいたします。

ダミー変数

name	6	7	8	9	10	11	12
A	1	0	0	0	0	0	0
B	0	1	0	0	0	0	0
C	0	0	1	0	0	0	0
D	0	0	0	1	0	0	0
E	0	0	0	0	1	0	0
F	0	0	0	0	0	1	0
G	0	0	0	0	0	0	1
H	0	0	0	0	0	0	0
I	0	0	1	0	1	0	0

変換して

カテゴリ変数

name	variable
A	6
B	7
C	8
D	9
E	10
F	11
G	12
H	NaN
I	NaN

発生している問題・エラーメッセージ

下記ソースではうまくいかないため結合してます

name	variable
A	6
B	7
C	8
D	9
E	10
F	11
G	12
H	NaN
I	8,10

該当のソースコード

import io
import pandas as pd
import numpy as np

data = """\
name,6,7,8,9,10,11,12
A,1,0,0,0,0,0,0
B,0,1,0,0,0,0,0
C,0,0,1,0,0,0,0
D,0,0,0,1,0,0,0
E,0,0,0,0,1,0,0
F,0,0,0,0,0,1,0
G,0,0,0,0,0,0,1
H,0,0,0,0,0,0,0
I,0,0,1,0,1,0,0
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

# 集計
df["sum"] = df.loc[:,"6":"12"].sum(axis=1)

# 集計して0ところをnan列を作成し1にする
df.loc[(df["sum"] == 0), "nan"] = 1

df1 = pd.melt(df, id_vars=["name"], value_vars=["6","7","8","9","10","11","12","nan"])

df2 = df1[df1["value"] == 1]

df3 = df2.pivot_table(index="name", values="variable", aggfunc=lambda x: ",".join(str(v) for v in x))

df3.mask(df3["variable"] == "nan")

Answer 1

import io
import pandas as pd
import numpy as np

data = """\
name,6,7,8,9,10,11,12
A,1,0,0,0,0,0,0
B,0,1,0,0,0,0,0
C,0,0,1,0,0,0,0
D,0,0,0,1,0,0,0
E,0,0,0,0,1,0,0
F,0,0,0,0,0,1,0
G,0,0,0,0,0,0,1
H,0,0,0,0,0,0,0
I,0,0,1,0,1,0,0
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data), index_col=['name'])

df2 = df[df.sum(1) == 1].idxmax(1)

df2
# name
# A     6
# B     7
# C     8
# D     9
# E    10
# F    11
# G    12
# dtype: object

df2.reindex(df.index)
# name
# A     6
# B     7
# C     8
# D     9
# E    10
# F    11
# G    12
# H    NaN
# I    NaN
# dtype: object

どうでしょうか。

Comments

[barobaro]

kirara0048さん
idxmaxとreindexは知らなかったので勉強になりました。
どうもありがとうございます。