我知道这是一个非常基本的问题，但由于某种原因我找不到答案。如何在 python pandas 中获取某个 Series 元素的索引？ （第一次出现就足够了）
也就是说，我想要类似的东西：
import pandas as pd
myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
print myseries.find(7) # should output 3
当然，可以用循环定义这样的方法：
def find(s, el):
for i in s.index:
if s[i] == el:
return i
return None
print find(myseries, 7)
但我认为应该有更好的方法。有吗？
【问题讨论】：
>>> myseries[myseries == 7]
3 7
dtype: int64
>>> myseries[myseries == 7].index[0]
3
虽然我承认应该有更好的方法来做到这一点，但这至少避免了迭代和循环对象并将其移动到 C 级别。
【讨论】：
转换为索引，可以使用get_loc
In [1]: myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
In [3]: Index(myseries).get_loc(7)
Out[3]: 3
In [4]: Index(myseries).get_loc(10)
KeyError: 10
重复处理
In [5]: Index([1,1,2,2,3,4]).get_loc(2)
Out[5]: slice(2, 4, None)
如果不连续返回，将返回一个布尔数组
In [6]: Index([1,1,2,1,3,2,4]).get_loc(2)
Out[6]: array([False, False, True, False, False, True, False], dtype=bool)
内部使用哈希表，速度很快
In [7]: s = Series(randint(0,10,10000))
In [9]: %timeit s[s == 5]
1000 loops, best of 3: 203 µs per loop
In [12]: i = Index(s)
In [13]: %timeit i.get_loc(5)
1000 loops, best of 3: 226 µs per loop
正如 Viktor 指出的那样，创建索引有一次性的创建开销（当您实际对索引执行某些操作时会产生开销，例如 is_unique）
In [2]: s = Series(randint(0,10,10000))
In [3]: %timeit Index(s)
100000 loops, best of 3: 9.6 µs per loop
In [4]: %timeit Index(s).is_unique
10000 loops, best of 3: 140 µs per loop
【讨论】：
s.index[_]
另一种方法是：
s = pd.Series([1,3,0,7,5],index=[0,1,2,3,4])
list(s).index(7)
返回： 3
使用我正在使用的当前数据集进行准时测试（认为是随机的）：
[64]: %timeit pd.Index(article_reference_df.asset_id).get_loc('100000003003614')
10000 loops, best of 3: 60.1 µs per loop
In [66]: %timeit article_reference_df.asset_id[article_reference_df.asset_id == '100000003003614'].index[0]
1000 loops, best of 3: 255 µs per loop
In [65]: %timeit list(article_reference_df.asset_id).index('100000003003614')
100000 loops, best of 3: 14.5 µs per loop
【讨论】：
In [92]: (myseries==7).argmax()
Out[92]: 3
如果您提前知道 7 就可以使用。你可以检查这个 (myseries==7).any()
另一种方法（与第一个答案非常相似）也解释了多个 7（或没有）是
In [122]: myseries = pd.Series([1,7,0,7,5], index=['a','b','c','d','e'])
In [123]: list(myseries[myseries==7].index)
Out[123]: ['b', 'd']
【讨论】：
any 检查并不理想，因为需要进行两次迭代。有一个很酷的术后检查将揭示所有False 条件，你可以看到here。
argmax 仍然会返回 0（而不是报错）。
如果你使用 numpy，你可以得到一个包含你的值的 indecies 的数组：
import numpy as np
import pandas as pd
myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
np.where(myseries == 7)
这将返回一个单元素元组，其中包含一个索引数组，其中 7 是 myseries 中的值：
(array([3], dtype=int64),)
【讨论】：
你可以使用 Series.idxmax()
>>> import pandas as pd
>>> myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
>>> myseries.idxmax()
3
>>>
【讨论】：
index of certain element。
您的价值通常出现在多个指标上：
>>> myseries = pd.Series([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1])
>>> myseries.index[myseries == 1]
Int64Index([3, 4, 5, 6, 10, 11], dtype='int64')
【讨论】：
我对这里的所有答案印象深刻。这不是一个新的答案，只是试图总结所有这些方法的时间安排。我考虑了具有 25 个元素的系列的情况，并假设索引可以包含任何值的一般情况，并且您希望索引值对应于接近系列末尾的搜索值。
这是在 2012 Mac Mini 上使用 Python 3.9.10 和 Pandas 1.4.0 版本进行的速度测试。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: data = [406400, 203200, 101600, 76100, 50800, 25400, 19050, 12700, 950
...: 0, 6700, 4750, 3350, 2360, 1700, 1180, 850, 600, 425, 300, 212, 150, 1
...: 06, 75, 53, 38]
In [4]: myseries = pd.Series(data, index=range(1,26))
In [5]: assert(myseries[21] == 150)
In [6]: %timeit myseries[myseries == 150].index[0]
179 µs ± 891 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [7]: %timeit myseries[myseries == 150].first_valid_index()
205 µs ± 3.67 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [8]: %timeit myseries.where(myseries == 150).first_valid_index()
597 µs ± 4.03 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
In [9]: %timeit myseries.index[np.where(myseries == 150)[0][0]]
110 µs ± 872 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [10]: %timeit pd.Series(myseries.index, index=myseries)[150]
125 µs ± 2.56 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [11]: %timeit myseries.index[pd.Index(myseries).get_loc(150)]
49.5 µs ± 814 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [12]: %timeit myseries.index[list(myseries).index(150)]
7.75 µs ± 36.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [13]: %timeit myseries.index[myseries.tolist().index(150)]
2.55 µs ± 27.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [14]: %timeit dict(zip(myseries.values, myseries.index))[150]
9.89 µs ± 79.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
In [15]: %timeit {v: k for k, v in myseries.items()}[150]
9.99 µs ± 67 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
@Jeff 的回答似乎是最快的 - 尽管它不处理重复。
更正：对不起，我错过了一个，@Alex Spangher 使用列表索引方法的解决方案是迄今为止最快的。
更新：添加了@EliadL 的答案。
希望这会有所帮助。
令人惊讶的是，如此简单的操作需要如此复杂的解决方案，而且许多解决方案如此缓慢。在某些情况下超过半毫秒才能找到一系列 25 中的值。
2022-02-18 更新
使用最新的 Pandas 版本和 Python 3.9 更新了所有计时。即使在较旧的计算机上，与之前的测试（版本 0.25.3）相比，所有时间都显着减少（10% 到 70%）。
另外：增加了两个使用字典的方法。
【讨论】：
myindex 创建之后进行测量，因为它只需要创建一次吗？
myindex 系列。对于这个测试，我假设它只需要一次，并且总执行时间很重要。
pd.Index(myseries)。为了公平起见，我假设原始系列可能自上次查找以来发生了变化。
另一种尚未提及的方法是 tolist 方法：
myseries.tolist().index(7)
应该返回正确的索引，假设值存在于系列中。
【讨论】：
这是我能找到的最原生且可扩展的方法：
>>> myindex = pd.Series(myseries.index, index=myseries)
>>> myindex[7]
3
>>> myindex[[7, 5, 7]]
7 3
5 4
7 3
dtype: int64
【讨论】：
Pandas 有一个内置类 Index 和一个名为 get_loc 的函数。这个函数要么返回
index（元素索引）
切片（如果指定的数字是按顺序排列的）
数组（如果数字在多个索引处，则为布尔数组）
例子：
import pandas as pd
>>> mySer = pd.Series([1, 3, 8, 10, 13])
>>> pd.Index(mySer).get_loc(10) # Returns index
3 # Index of 10 in series
>>> mySer = pd.Series([1, 3, 8, 10, 10, 10, 13])
>>> pd.Index(mySer).get_loc(10) # Returns slice
slice(3, 6, None) # 10 occurs at index 3 (included) to 6 (not included)
# If the data is not in sequence then it would return an array of bool's.
>>> mySer = pd.Series([1, 10, 3, 8, 10, 10, 10, 13, 10])
>>> pd.Index(mySer).get_loc(10)
array([False, True, False, False, True, True, False, True])
还有很多其他选择，但我发现它对我来说非常简单。
【讨论】：