获取Pandas df

Question

当前，我正在尝试自动执行计划。 我将获得一个.csv文件的要求。 但是，天数按月变化，人员也偶尔变化，这意味着列数和行数不是固定的。

因此，我想将值“ *”作为标记表示表的末尾。不幸的是，我找不到以值作为参数并返回一个（列表）索引（列名，行名或索引号）的函数或方法。

有什么方法可以找到某个值的索引（或列表）？（例如坐标）

例如，当数据框如下所示时，

  |column_1 |column_2
------------------------
1 | 'a'     | 'b'
------------------------       
2 | 'c'     | 'd'      

如何通过值“ d”获得“ column_2”和“ 2”？类似于.loc或.iloc的相反内容。

Answer 1

如果我了解您要查找的内容：在数据框中找到值的（索引值，列位置）。您可以在循环中使用列表理解。如果您的数据框很大，可能不会最快。

# assume this dataframe
df = pd.DataFrame({'col':['abc', 'def','wert','abc'], 'col2':['asdf', 'abc', 'sdfg', 'def']})

# list comprehension

[(df[col][df[col].eq('abc')].index[i], df.columns.get_loc(col)) for col in df.columns for i in range(len(df[col][df[col].eq('abc')].index))]

# [(0, 0), (3, 0), (1, 1)]

如果需要列值而不是位置，请将df.columns.get_loc更改为col：

[(df[col][df[col].eq('abc')].index[i], col) for col in df.columns for i in range(len(df[col][df[col].eq('abc')].index))]

# [(0, 'col'), (3, 'col'), (1, 'col2')]

Answer 2

有趣的问题。我还使用了列表推导，但是使用了np.where。如果没有那么笨拙的方法，我仍然会感到惊讶。

df = pd.DataFrame({'column_1':['a','c'], 'column_2':['b','d']}, index=[1,2])

[(i, np.where(df[i] == 'd')[0].tolist()) for i in list(df) if len(np.where(df[i] == 'd')[0]) > 0]

> [[('column_2', [1])]

请注意，它将返回数字索引（从0开始），而不是自定义索引（从1开始）。如果您有固定的偏移量，则可以在输出中添加+1或其他内容。