Python 在2（或更多）值之间查找DF的第一个索引

有了熊猫的

df

，如果可能的话，我希望有

“V1”|“V2”

的第一个索引出现，而不必扫描所有的df。我能让它在第一场比赛时停下来吗

我开始做

I=df[（df[“track”]=“V1”）|（df[“track”]=“V2”）]）。iloc[0]

但是我得到了整行并有一个列表。

看起来像是你想要的：

df.track.isin(['V1', 'V2']).idxmax()

---

如果你想在第一场比赛中停下来，这里有一种使用生成器的方法：

match = {'V1', 'V2'}
next((ix for ix, i in enumerate(df.track.values) if i in match), None)
# 1

---

只需使用相同的代码，但有以下更改

由此

i = df[(df["track"] == "V1")  | (df["track"] == "V2")].iloc[0]

到

与或一起使用

或使用

使用稍作更改的解决方案-对于测试，请在运算符中使用

-it循环仅与您的要求匹配：

from numba import njit

@njit
def get_first_index_nb(A, k):
    for i in range(len(A)):
        if A[i] in k:
            return i
    return None

#pandas 0.24+
idx = get_first_index_nb(df.track.to_numpy(), ['V1', 'V2'])
#oldier pandas versions
#idx = get_first_index_nb(df.track.values, ['V1', 'V2'])
print (idx)

如果可能，解决方案中没有与
if else
语句匹配的值，但它会测试所有匹配的值：

m = df.track.isin(['V1', 'V2'])
idx = m.idxmax() if m.any() else None

或：

您可以使用
where
和
first\u valid\u index
处理未找到
V1
和
V2
的情况。在这种情况下，
first\u valid\u index
返回
None

idx = df.where(df.track.isin(['V1', 'V2'])).first_valid_index()

如果没有匹配项，则扫描所有ad数据失败：（返回一行将其更改为.iloc[0]：）已编辑，您现在可以使用它了。：）它返回一个Seriedf[（df[“track”]=“V1”）|（df[“track”]=“V2”）]）。head（1）。index
from numba import njit

@njit
def get_first_index_nb(A, k):
    for i in range(len(A)):
        if A[i] in k:
            return i
    return None

#pandas 0.24+
idx = get_first_index_nb(df.track.to_numpy(), ['V1', 'V2'])
#oldier pandas versions
#idx = get_first_index_nb(df.track.values, ['V1', 'V2'])
print (idx)

m = df.track.isin(['V1', 'V2'])
idx = m.idxmax() if m.any() else None

idx = next(iter(df.index[df.track.isin(['V1', 'V2'])]), None)

idx = df.where(df.track.isin(['V1', 'V2'])).first_valid_index()