Python 基于行中的值检索(索引、列)对
我有一个这种格式的数据框Python 基于行中的值检索(索引、列)对,python,pandas,indexing,Python,Pandas,Indexing,我有一个这种格式的数据框 A B C D 1 a a c c 2 c b a a 3 b a c a . . . 我希望使用数据帧操作获得基于行的特定值的所有(索引、列)对。所有(索引、列、行值)对都是唯一的 我注意到这个问题: 虽然这个问题和我的问题完全一样,但这个问题的答案有点模糊,我无法根据这些答案得到我想要的 我也看了一些类似的例子: (a)
A B C D
1 a a c c
2 c b a a
3 b a c a
.
.
.
我希望使用数据帧操作获得基于行的特定值的所有(索引、列)对。所有(索引、列、行值)对都是唯一的
我注意到这个问题:
虽然这个问题和我的问题完全一样,但这个问题的答案有点模糊,我无法根据这些答案得到我想要的
我也看了一些类似的例子:
(a)
(b)
我试过这个:
req_cols = df.columns [ ( new_df == "a" ).any() ]
req_inds = (df == "a").index
我能够分别获得索引值和列值,但对如何正确组合它们感到困惑
如果我选择行值“a”,我希望得到[(1,a)、(1,B)、(2,C)、(2,D)、(3,B)、(3,D)]
非常感谢您的帮助。TIA.带
的单向,其中和堆栈:
df.where(df.eq('a')).stack().index.values
输出:
array([(1, 'A'), (1, 'B'), (2, 'C'), (2, 'D'), (3, 'B'), (3, 'D')],
dtype=object)