我是 Python 和 Pandas 的新手。
我想在我的 pandas 数据框中找到某个值的索引（比如说security_id），因为那是列开始的地方。
（列上方有不相关数据的行数未知，左侧有许多空“列”。）
据我所知，isin 方法只返回一个关于值是否存在的布尔值，而不是它的索引。
如何找到这个值的索引？
【问题讨论】：
我认为这个问题可能在here 之前被问过。接受的答案非常全面，应该可以帮助您找到列中值的索引。
编辑： 如果值所在的列未知，则可以使用：
for col in df.columns:
df[df[col] == 'security_id'].index.tolist()
【讨论】：
for col in df.columns: df[df[col] == 'security_id'].index.tolist()。这也将为您提供您正在寻找的所有内容。
假设您的 DataFrame 如下所示：
0 1 2 3 4
0 a er tfr sdf 34
1 rt tyh fgd thy rer
2 1 2 3 4 5
3 6 7 8 9 10
4 dsf wew security_id name age
5 dfs bgbf 121 jason 34
6 dddp gpot 5754 mike 37
7 fpoo werwrw 342 jack 31
执行以下操作：
for row in range(df.shape[0]): # df is the DataFrame
for col in range(df.shape[1]):
if df.get_value(row,col) == 'security_id':
print(row, col)
break
【讨论】：
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】：
避免显式循环的单线解决方案...
返回整行
df.iloc[np.flatnonzero((df=='security_id').values)//df.shape[1],:]
返回行和列
df.iloc[ np.flatnonzero((df=='security_id').values)//df.shape[1], np.unique(np.flatnonzero((df=='security_id').values)%df.shape[1]) ]
【讨论】：
获取所有列中与搜索词匹配的行的索引
search = 'security_id'
df.loc[df.isin([search]).any(axis=1)].index.tolist()
在所有列中过滤匹配搜索词的行
search = 'search term'
df.loc[df.isin([search]).any(axis=1)]
【讨论】：
.loc。很好的答案！
函数查找数据帧中值的位置
import pandas as pd
import numpy as np
def pandasFindPositionsInDataframe(dfIn,findme):
positions = []
irow =0
while ( irow < len(dfIn.index)):
list_colPositions=dfIn.columns[dfIn.iloc[irow,:]==findme].tolist()
if list_colPositions != []:
colu_iloc = dfIn.columns.get_loc(list_colPositions[0])
positions.append([irow, colu_iloc])
irow +=1
return positions
【讨论】：