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If we have a known value in a column, how can we get its index-value? For example: 

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
........

As we know, we can get a value by the index corresponding to it, like this.

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

But how to get the index by value?

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5 回答 5

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您的值可能有多个索引映射，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]
于 2013-05-22T05:34:39.130 回答
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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()。这不会更改原始数据框。

In [17]: a.set_index('c1').index.get_loc(8)
Out[17]: 4
于 2017-08-01T12:21:17.567 回答
8

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]
于 2016-12-30T23:20:42.143 回答
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要按值获取索引，只需将 .index[0]添加 到查询的末尾。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

在查询返回多于一行的情况下，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
于 2017-12-11T04:54:40.043 回答
2

我认为这可能对您有所帮助，无论是索引还是值的列。

您正在寻找的价值不重复：

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')]

你会得到一份清单

于 2018-10-15T10:09:07.453 回答