Indexing 在熊猫中，如何获得已知值的索引？

如果我们在一列中有一个已知的值，我们如何得到它的索引值？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
........

我们知道，我们可以通过对应的索引得到一个值，如下所示

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

---

In[151]：a.ix[0,1]In[152]：a.c2[0]In[154]：a.c2.ix[0]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]

另一种方法是使用numpy.where（）：

使用.loc[]访问器：

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

还可以通过将“c1”设置为索引来使用get_loc（）。这不会更改原始数据帧

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

要按值获取索引，只需在查询末尾添加.index[0]。这将返回结果第一行的索引

因此，应用于您的数据帧：

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

当查询返回多行时，可以通过指定所需索引来访问附加索引结果，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 

[3]中的
a[a['c2']>=7]。[4]中的索引[1]：a[（a['c2']>1）和（a['c1']<8）]。索引[2]
Out[3]：4 Out[4]：3
我认为这可能对您有所帮助，包括索引和列值

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()

您可以获取它的索引和列

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
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，我想这是我的错。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]
获得单个索引。谢谢您的回答，这是一个很好的理想选择。我没有考虑过索引对象可以转换为普通列表。谢谢阿加金。@waitingkuo是他们在2017年发布的获取索引的复杂方法吗？@waitingkuo如果我们想插入两个条件，我们怎么做？比如a.c1[a.c1==8]。不适用于此示例，但请想象a.c2==10是否也存在
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')]