Создайте столбец, объединяющий имена столбцов на основе логического состояния строки в Python Pandas

Вы можете использовать растопить

Данные:

data = {'a': {0: True, 1: True}, 'b': {0: False, 1: False}, 'c': {0: True, 1: False}}
df = pd.DataFrame(data=data)

Код:

df["output"] = (pd
                .melt(frame=df.reset_index(), id_vars=["index"])
                .query(expr = "value.eq(True)")
                .groupby(by = "index")
                .variable.apply(func=list)
                )

print(df)

Результат:

      a      b      c  output
0  True  False   True  [a, c]
1  True  False  False     [a]

Вы можете использовать stack и groupby:

df["output"] = df[df].stack().reset_index().groupby("level_0")["level_1"].agg(list)

      a      b      c  output
0  True  False   True  [a, c]
1  True  False  False     [a]

Код

1. Если у вас небольшие данные, проще всего использовать apply.

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

2. Если ваши данные большие, используйте библиотеку numpy.

arr1 = df.columns.to_numpy()
df['output'] = [arr1[row].tolist() for row in df.to_numpy()]

Даже если это цикл, с numpy это происходит быстрее.