如何统计表中一行值为1的列(字段)，并将其列名组合输出?

如上图，假设有这么一个类似的表，我想要知道表中字段值为1的字段，并将其列名组合输出。

目的是得知存在多少不同组合，并统计出不同组合出现的频数。

代码苦手是想用excel实现的，但实际上有上百个字段，数据量也不少，所以希望能用python解决。

急！！！希望能得到完整的代码解答！！！！

#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd

df = pd.read_excel('xxx.xlsx') ##默认读取sheet = 0的
print(df)
columns = df.columns.values.tolist()[1:]
dic = {}
for idx, row in df.iterrows():
    tup = tuple(column for column in columns if row[column]==1)
    print(tup)
    dic[tup] = dic.get(tup,0) + 1

li = sorted(dic.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True)
for ids, num in li:
    print("&".join(ids),"组合出现的频数是:",num)

我的思路是第1列乘以2的0次方，第2列乘以2的1次方。。。，每行求和，和相同的行，必定是同一个组合，将和写成二进制，就是对应的组合结果。参考代码如下：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.read_excel(r'd:\demo.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_col=0)
>>> df
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用户1   0   1   0   0    0   0  0  1  0  0  0  0
用户2   1   0   0   1    0   0  0  0  0  0  1  0
用户3   0   0   0   0    0   1  0  0  0  1  0  0
用户4   0   0   1   0    0   0  0  0  0  0  0  0
用户5   0   0   0   0    0   0  0  0  1  0  0  0
用户6   0   0   0   0    1   0  0  0  0  0  0  1
>>> data = df.values
>>> for i in range(data.shape[1]):
	data[:,i] *= pow(2,i)

	
>>> result = np.sum(data, axis=1).tolist()
>>> result
[130, 1033, 544, 4, 256, 2064]
>>> rank = list(set(result))
>>> for g, c in zip(rank, map(result.count, rank)):
	print (bin(g)[2:][::-1], c)

	
0000010001 1
000000001 1
01000001 1
001 1
10010000001 1
000010000001 1

遍历excel表，得到列名组合的元组，将其做为字典的键名统计。

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