Python index() 不起作用

Question

我有一个这样的数据框列表：

arr = [df1, df2, df3]

我想在这个列表中获得元素的位置：

position_of_df2 = arr.index(df2)

但是python在这一行给出了错误：

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我做错了什么？ PS在数组中获取数据帧索引的最佳方法是什么？只有迭代？

Answer 1

list.index 通过使用列表中的元素检查您的输入的相等性并查找True 来工作。然后它返回第一个匹配的索引。

测试 2 个数据帧的相等性返回一个数据帧：

df1 = pd.DataFrame([[1, 2]])
df2 = pd.DataFrame([[1, 2]])

print(df1 == df2)

      0     1
0  True  True

结果的真实性有歧义：

print(bool(df1 == df2))

# ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous.
# Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

选项 1

在我看来，检查您是否拥有正确数据框的最佳方法是使用有序字典并定义键（最好使用描述性名称作为键）：

from collections import OrderedDict

o = OrderedDict([(1, df1), (2, df2), (3, df3)])

print(list(o.keys()).index(2))  # 1

选项 2

使用带有is 的生成器表达式，仅当两个变量指向同一个对象时才返回True：

lst = [df1, df2, df3]

res = next(i for i, j in enumerate(lst) if j is df2)  # 1

Answer 2

根据上面@jpp的回答，也引用了https://stackoverflow.com/a/19918849/423725的回答，即兴解决了。

df1 = pandas.DataFrame([1, 2])
df2 = pandas.DataFrame([3, 4])
df3 = pandas.DataFrame([5, 6])

arr = [df1, df2, df3]

def isEqual(df1, df2):
    from pandas.util.testing import assert_frame_equal

    try:
        assert_frame_equal(df1, df2)
        return True
    except:  # appeantly AssertionError doesn't catch all
        return False

def indexDF(df, arr):
    for index, dataframe in enumerate(arr):
        if isEqual(df, dataframe):
            return index

indexDF(df2, arr)
# 1