Pandas - 在 DataFrame 中的任何位置查找值索引

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas - 在 DataFrame 中的任何位置查找值索引

【英文标题】：Pandas - find index of value anywhere in DataFrame

【发布时间】：2017-07-12 05:10:16

【问题描述】：

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】：

欢迎来到 ***。请花时间阅读how to provide a great pandas example 上的这篇文章以及如何提供minimal, complete, and verifiable example 并相应地修改您的问题。 how to ask a good question 上的这些提示也可能有用。

【参考方案1】：

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】：

在给定的问题中，该列是已知的。就我而言，我不知道值出现在哪一列。但我同意它为我的问题的答案指明了方向

啊，抱歉！您可以遍历数据框中的列并应用上面链接的答案。 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。

【参考方案2】：

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】：

谢谢，这似乎是一个解决方案:) 虽然是找到迭代行和列的值的唯一方法吗？有没有更有效的方法？

无论你做什么，都会涉及到迭代。要么你会做，否则 Pandas 会做。将始终涉及内部迭代。此外，迭代停止一次，您将获得 ID。最坏的情况是 security_id 是 DataFrame 的右下角元素（ O(mn) ）。如果 security_id 位于 DataFrame 的左上半部分，则根本不会花费太多。

此外，您要求进行数据清理。因此，这是一个廉价的预处理步骤。不要试图超优化一切。过早的优化是万恶之源。记住。

是的，这是有道理的，我认为可能是这种情况（无论如何都要迭代）。谢谢你的解释。

【参考方案3】：

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

【参考方案4】：

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]) ]

【参考方案5】：

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】：

这可能是最高效的答案，因为它使用.loc。很好的答案！

【参考方案6】：

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】：

如何做到不区分大小写？