在PANDAS中，如何获取已知值的索引？答案

【问题标题】：In PANDAS, how to get the index of a known value?在PANDAS中，如何获取已知值的索引？
【发布时间】：2013-05-17 00:41:23
【问题描述】：

如果我们在一列中有一个已知值，我们如何获得它的索引值？例如：

In [148]: a = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=['c1','c2'])
In [149]: a
Out[149]:   
   c1  c2
0   0   1
1   2   3
2   4   5
........

众所周知，我们可以通过它对应的索引来获取一个值，像这样。

In [151]: a.ix[0,1]    In [152]: a.c2[0]   In [154]: a.c2.ix[0]   <--  use index
Out[151]: 1            Out[152]: 1         Out[154]: 1            <--  get value

但是如何按值获取索引呢？

【问题讨论】：

标签： indexing pandas

【解决方案1】：

可能有多个索引映射到您的值，返回列表更有意义：

In [48]: a
Out[48]: 
   c1  c2
0   0   1
1   2   3
2   4   5
3   6   7
4   8   9

In [49]: a.c1[a.c1 == 8].index.tolist()
Out[49]: [4]

【讨论】：

一个索引可以有非唯一的条目，为什么你说返回一个列表更有意义？
嗯，我觉得是我的错。如果所有索引都是唯一的，我们可以通过a.c1[a.c1 == 8].index.tolist()[0]得到单个索引
感谢您的回答，这是一个很好的理想。我没有考虑索引对象可以转换为普通列表。再次感谢。
@waitingkuo 是他们在 2017 年发布的任何复杂的获取索引的方法吗？
@waitingkuo 如果我们想插入两个条件，我们该怎么做？像 a.c1[a.c1 == 8 ]。不适用于此示例，但想象一下 a.c2 == 10 是否也存在

【解决方案2】：

使用 numpy.where() 的另一种方式：

import numpy as np
import pandas as pd

In [800]: df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(5,2),columns=['c1','c2'])

In [801]: df
Out[801]: 
   c1  c2
0   0   1
1   2   3
2   4   5
3   6   7
4   8   9

In [802]: np.where(df["c1"]==6)
Out[802]: (array([3]),)

In [803]: indices = list(np.where(df["c1"]==6)[0])

In [804]: df.iloc[indices]
Out[804]: 
   c1  c2
3   6   7

In [805]: df.iloc[indices].index
Out[805]: Int64Index([3], dtype='int64')

In [806]: df.iloc[indices].index.tolist()
Out[806]: [3]

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 .loc[] 访问器：

In [25]: a.loc[a['c1'] == 8].index[0]
Out[25]: 4

也可以通过将'c1'设置为索引来使用get_loc()。这不会改变原始数据框。

In [17]: a.set_index('c1').index.get_loc(8)
Out[17]: 4

【讨论】：

【解决方案4】：

要按值获取索引，只需将 .index[0] 添加到查询的末尾即可。这将返回结果第一行的索引...

因此，应用于您的数据框：

In [1]: a[a['c2'] == 1].index[0]     In [2]: a[a['c1'] > 7].index[0]   
Out[1]: 0                            Out[2]: 4

如果查询返回多于一行，则可以通过指定所需的索引来访问附加的索引结果，例如.index[n]

In [3]: a[a['c2'] >= 7].index[1]     In [4]: a[(a['c2'] > 1) & (a['c1'] < 8)].index[2]  
Out[3]: 4                            Out[4]: 3

【讨论】：

【解决方案5】：

我认为这可能对您有所帮助，索引和值的列。

您要查找的值不重复：

poz=matrix[matrix==minv].dropna(axis=1,how='all').dropna(how='all')
value=poz.iloc[0,0]
index=poz.index.item()
column=poz.columns.item()

你可以得到它的索引和列

重复：

matrix=pd.DataFrame([[1,1],[1,np.NAN]],index=['q','g'],columns=['f','h'])
matrix
Out[83]: 
   f    h
q  1  1.0
g  1  NaN
poz=matrix[matrix==minv].dropna(axis=1,how='all').dropna(how='all')
index=poz.stack().index.tolist()
index
Out[87]: [('q', 'f'), ('q', 'h'), ('g', 'f')]

你会得到一个列表

【讨论】：