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如何在Pandas.DataFrame中根据条件获取元素所在位置的index

作者: 蛮不讲李 2024.01.17 21:06 浏览量: 85

简介: 在Pandas的DataFrame中,你可以使用`loc`或`iloc`方法结合条件来获取满足特定条件的元素的索引。下面是一些示例代码,帮助你理解如何操作。

在Pandas的DataFrame中,你可以使用 loc iloc 方法结合条件来获取满足特定条件的元素的索引。
首先,让我们创建一个简单的DataFrame:

  1. import pandas as pd
  2. data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
  3. df = pd.DataFrame(data)

假设我们想要找到所有大于3的元素在列A中的位置索引:

  1. df.loc[df['A'] > 3]

这段代码会返回一个新的DataFrame,其中只包含满足条件(即列A中的值大于3)的行。如果你只想获取这些行的索引,可以使用 .index 属性:

  1. df.loc[df['A'] > 3].index

如果你想要获取这些元素的原始位置索引(即它们在原始DataFrame中的位置),可以使用 np.where 函数:

  1. import numpy as np
  2. np.where(df['A'] > 3)

这将返回一个元组,其中包含满足条件的元素的行索引和列索引。如果你只想获取行索引,可以使用以下代码:

  1. np.where(df['A'] > 3)[0]