获取满足条件的 Pandas DataFrame 行的整数索引？答案

【问题标题】：Getting the integer index of a Pandas DataFrame row fulfilling a condition?获取满足条件的 Pandas DataFrame 行的整数索引？
【发布时间】：2013-08-14 11:46:17
【问题描述】：

我有以下数据框：

如您所见，b 列用作索引。我想获得满足('b' == 5) 的行的序号，在本例中为1。

被测试的列可以是索引列（在这种情况下与 b 一样）或常规列，例如我可能想找到满足('c' == 6) 的行的索引。

【问题讨论】：

标签： python numpy pandas

【解决方案1】：

Index.get_loc 和一般情况：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np


>>> df = pd.DataFrame(np.arange(1,7).reshape(2,3),
                  columns = list('abc'),
                  index=pd.Series([2,5], name='b'))
>>> df
   a  b  c
b
2  1  2  3
5  4  5  6
>>> df.index.get_loc(df.index[df['b'] == 5][0])
1

【讨论】：

【解决方案2】：

请改用Index.get_loc。

重用@unutbu 的设置代码，您将获得相同的结果。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np


>>> df = pd.DataFrame(np.arange(1,7).reshape(2,3),
                  columns = list('abc'),
                  index=pd.Series([2,5], name='b'))
>>> df
   a  b  c
b
2  1  2  3
5  4  5  6
>>> df.index.get_loc(5)
1

【讨论】：

这不是 OP 想要的。您正在回答这个问题，“给定索引的序数位置是什么？”。 OP 想知道，“满足给定条件的行的序数位置是什么？”。也就是说，输入是特定条件，例如(df.b == 5) 或 (df.c == 6)。
OP 说“被测试的列可以是索引列（在这种情况下与 b 一样）或常规列，例如我可能想找到行的索引（'c' == 6)"

【解决方案3】：

你可以像这样使用np.where：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(1,7).reshape(2,3),
                  columns = list('abc'), 
                  index=pd.Series([2,5], name='b'))
print(df)
#    a  b  c
# b         
# 2  1  2  3
# 5  4  5  6
print(np.where(df.index==5)[0])
# [1]
print(np.where(df['c']==6)[0])
# [1]

返回的值是一个数组，因为在一列中可能有多行具有特定索引或值。

【讨论】：

与np.where(df.index == 5)[0] 不同，pandas 有一个get_loc 功能，看起来更干净。 pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…
@hlin117 - 您的评论应该是正确答案，请添加
看起来比 pandas 方法更整洁、更易于理解。