在数据框列名和行索引中提取特定值答案

【问题标题】：Extract a specific value in dataframe column name and row index在数据框列名和行索引中提取特定值
【发布时间】：2022-01-20 11:22:40
【问题描述】：

我有一个形状为 (5, 7) 的数据框。列索引和行索引分别从 0~6 和 0~4 命名。此数据框（矩阵）仅包含 5、7、8 和 9 等四个值。

但是有 6 七值 6 八值 7 九个值和 16 个五个值。

谁能推荐一个可以提取数字七 (7)、列值和行值的代码？？

例如，第一个七（2, 1）-->（列名，行索引）第二七（2、2）

并为八分之一和九分之类的做这个。

import numpy as np
import pandas as pd

arr = np.array([[5,7,7,8,8,9,5],
               [5,5,8,9,8,5,7],
               [5,5,7,9,9,5,5],
               [5,5,5,9,8,7,5],
               [5,9,9,8,7,5,5]])

df = pd.DataFrame(arr)

【问题讨论】：

为什么是 12,50 ？前7个不应该是（0,1）吗？第 0 行，第 1 列？
对不起。我已经编辑了问题。
输出会是什么样子

标签： python arrays pandas dataframe

【解决方案1】：

使用np.where

np.where(arr==7)
Out[64]: 
(array([0, 0, 1, 2, 3, 4], dtype=int64),
 array([1, 2, 6, 2, 5, 4], dtype=int64))

使用zip更改为您的格式

a = np.where(arr==7)
list(zip(a[0],a[1]))
Out[69]: [(0, 1), (0, 2), (1, 6), (2, 2), (3, 5), (4, 4)]

【讨论】：

非常感谢，它工作得非常完美。但是，此代码可以应用于数据框吗？而不是 numpy 数组？
我的意思是我们可以更改代码，以便显示它们的标签而不是列和行索引的数量。例如：[(54.22, 30.92), (55.17, 31.22)]，数字是度数，是行和列的标签。

【解决方案2】：

使用两个循环

arr = np.array([[5,7,7,8,8,9,5],
               [5,5,8,9,8,5,7],
               [5,5,7,9,9,5,5],
               [5,5,5,9,8,7,5],
               [5,9,9,8,7,5,5]])

def find_7(arr):
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(len(arr[i])):
            if arr[i][j] == 7:
                print("row={row}, col={col}".format(row=i,col=j))

print(find_7(arr))

输出

row=0, col=1
row=0, col=2
row=1, col=6
row=2, col=2
row=3, col=5
row=4, col=4

【讨论】：