Python 如何在所有给定的数据帧（Pandas）中获取某个元素的位置？

我一直在苦苦挣扎，因为我没有找到在哪里以及如何获得数据帧的行数和列数等索引。然后我解决了这个问题，并编写了一个代码来完成这项工作，并考虑在这里分享它作为问题的答案。此外，如果有一种更简单的方法，可以增加价值作为答案

假设您得到了这个数据帧，并且希望找到2在该特定数据帧（df）中出现的位置

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有没有办法说它位于

df.ix[1,0]

和

df.ix[2,1]

经过思考，我得出以下结论，我写了一个函数

def Get_indcies(df,b):
    t=np.where(df.values == b)
    return np.column_stack((t[0],t[1]))

在这种情况下，答案是

t=Get_indcies(df,2)

我会给你

array([[1, 0],
       [2, 1]], dtype=int64)

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因此，元素会精确地显示它们所在的位置，以获取与

索引

和

列

对象值相关的行、列对作为元组

s = df.eq(2).stack()
s[s].index.values

array([('b', 'one'), ('c', 'two')], dtype=object)

要获取位置，请构造一个不带索引或列的新数据帧

s = pd.DataFrame(df.values).eq(2).stack()
s[s].index.values

array([(1, 0), (2, 1)], dtype=object)

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list（df.stack（）[df.stack（）==2].index）

具有精确的列和索引值，或使用

np.column\u stack（np.where（df==2））

作为位置？虽然此代码可能会回答问题，但提供有关此代码回答问题的原因和/或方式的其他上下文可以提高其长期价值。

s = pd.DataFrame(df.values).eq(2).stack()
s[s].index.values

array([(1, 0), (2, 1)], dtype=object)

for row in range(0,df.shape[0]):

    s = df.eq(value-what you want to serch).stack()
    print(s[s].index.values)