IIUC公司

s=df.Stats.str.contains('Won|Acc|Suc')
df['New']=df.Stats.where(s,'')
df.Stats=df.Stats.mask(s,'')
df
         Stats  Value               New
0    Def duels    5.0                  
1                 2.5     Def duels Won
2  Back passes   60.0                  
3                55.0  Back passes[Acc]
4     Dribbles    5.0                  
5                 2.0     Dribbles[Suc]

让我们来吧 dot

df.eq('Y').dot(df.columns+',').str[:-1]
#df['symptom'] = df.eq('Y').dot(df.columns+',').str[:-1]

据我所知,你所描述的没有内置函数

l1=[[list((x[0],)+y) for y in itertools.permutations(x[1:], len(x)-1)] for x in l ]
list(map(list,itertools.product(l1[0],l1[1])))
[[['row_0', 'row_0_0', 'row_0_1'], ['row_1', 'row_1_0', 'row_1_1']], 
[['row_0', 'row_0_0', 'row_0_1'], ['row_1', 'row_1_1', 'row_1_0']], 
[['row_0', 'row_0_1', 'row_0_0'], ['row_1', 'row_1_0', 'row_1_1']], 
[['row_0', 'row_0_1', 'row_0_0'], ['row_1', 'row_1_1', 'row_1_0']]]

假设你有数据帧 s cumsum

s.index=pd.Series((s.index==0).cumsum()).map({1:'bananas',2:'cherries',3:'pineapples'})

啊,既然你创造了 c 通过使用 DataFrame 然后是构造器 T

首先让我们看看我们以前有什么 T型 :

pd.DataFrame([a, b])
Out[610]: 
      0     1     2     3     4      5      6      7      8      9
0     a     a     a     a     b      a      b      b      b      b
1  True  True  True  True  True  False  False  False  False  False

pandas 将使每个列 只有一个 dtype object .

T型 每列的数据类型是什么

这个 dtypes c类 :

c.dtypes
Out[608]: 
Classification    object
Boolean           object

Boolean columns 成为 对象 ~c.Boolean

怎么解决?--- concat

c=pd.concat([a,b],1)
c.columns = ['Classification', 'Boolean']
~c.Boolean
Out[616]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5     True
6     True
7     True
8     True
9     True
Name: Boolean, dtype: bool

你需要把第二个传给 gmtime

import time
s=time.gmtime(1581218900.17436)
time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", s)
'2020-02-09 03:28:20'
time.strftime('%A %B %e, %Y %t', s)
'Sunday February  9, 2020 \t'