如何找到字符串索引的第 # 行？答案

【问题标题】：How do I find the row # of a string index?如何找到字符串索引的第 # 行？
【发布时间】：2021-12-19 05:55:24
【问题描述】：

我有一个数据框，其中索引不是数字而是字符串（特别是国家名称），它们都是唯一的。给定一个国家/地区的名称，我如何找到它的行号（索引的“数字”值）？

我试过df[df.index == 'country_name'].index，但这不起作用。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

`pd.Index.get_indexer`

我们可以使用pd.Index.get_indexer来获取整数索引。

idx = df.index.get_indexer(list_of_target_labels)
# If you only have single label we can use tuple unpacking here.
[idx] = df.index.get_indexer([country_name])

注意： pd.Index.get_indexer 接受一个列表并返回一个列表。从 0 到 n - 1 的整数，表示这些位置的索引与相应的目标值匹配。目标中的缺失值用 -1 标记。

`np.where`

你也可以在这里使用np.where。

idx = np.where(df.index == country_name)[0]

`list.index`

在将Pd.Index 转换为使用pd.Index.tolist 的列表后，我们还可以使用list.index

idx = df.index.tolist().index(country_name)

【讨论】：

np.where 没有 x,y 是一个很好的方法！我没想到那个:-)
@HenryEcker 最初，我想使用np.argwhere，但它不用于索引，所以我继续使用np.where。虽然一维数组没关系。

【解决方案2】：

我们可以使用Index.get_indexer:

df.index.get_indexer(['Peru'])

[3]

或者我们可以根据 DataFrame 的大小构建一个RangeIndex，然后将其作为子集：

pd.RangeIndex(len(df))[df.index == 'Peru']

Int64Index([3], dtype='int64')

由于我们只寻找一个标签并且索引是“唯一的”，我们也可以使用Index.get_loc：

df.index.get_loc('Peru')

3

示例数据帧：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5]
}, index=['Bahamas', 'Cameroon', 'Ecuador', 'Peru', 'Japan'])

df:

          A
Bahamas   1
Cameroon  2
Ecuador   3
Peru      4
Japan     5

【讨论】：

Index.get_loc 今天学到了一些新东西。 :)
如果您要在唯一索引中搜索单个标签，这通常是最佳选择。（尽管行为在非唯一索引上可能很奇怪）@Ch3steR

【解决方案3】：

为什么不使用数字而不是文本创建索引？因为您的 df 可以按字母顺序以外的多种方式进行排序，并且您可能会丢失行数。使用编号索引，这不是问题。

【讨论】：