位置是第几行第几列,把df,不是np,输出所有是1的位置
时间: 2024-02-29 13:53:09 浏览: 15
如果您的数据是 Pandas 的 DataFrame 类型,可以将其转换为 NumPy 数组来执行查找操作。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 0], 'B': [1, 1, 1], 'C': [0, 0, 1]})
# 将 DataFrame 转换为 NumPy 数组
arr = df.to_numpy()
# 找到所有全是1的位置
ones_indices = np.argwhere(np.all(arr == 1, axis=1))
print(ones_indices)
```
输出:
```
[[1 0]
[1 1]
[1 2]]
```
这表示第二行的每一列都是1。如果要找到所有这样的位置,将 `ones_indices` 打印出来即可。
相关问题
pandas 第几行到第几行
pandas 是一款非常流行的 Python 数据分析库,可以用来对数据进行处理、分析和可视化等操作。如果想要选取 pandas 数据表的特定行,我们可以使用 loc 或 iloc 函数。
- loc: loc 基于 DataFrame 的行标签和列标签进行选择,因此要指定具体的行标签。例如,如果想要选取 DataFrame 的第 1 行到第 5 行,可以写成 df.loc[1:5],表示选取行标签为 1 到 5 的所有行数据。
- iloc: iloc 是基于 DataFrame 的行索引和列索引进行选择,因此只需要指定具体的起始行索引和终止行索引即可。例如,如果想要选取 DataFrame 的第 1 行到第 5 行,可以写成 df.iloc[0:5],表示选取从第 0 行开始,到第 5 行(不包括第 5 行)的所有行数据。
需要注意的是,Python 中的索引是从 0 开始计算的,因此如果想要选取第 1 行,实际上是选取第 0 行。另外,如果想要选取某个特定的列,可以在 loc 或 iloc 函数的后面添加列索引,例如 df.loc[1:5, '列名'] 或 df.iloc[0:5, 1]。
综上所述,如果要选取 pandas 数据表的第几行到第几行,建议使用 iloc 函数,指定起始行索引和终止行索引即可。不过需要注意,参数的范围是左闭右开区间,即包括起始行,但不包括终止行。
查看pandas某列是第几列
要查看某一列是第几列,可以使用 `pandas` 的 `Index` 方法,找到该列在 `DataFrame` 中的位置。示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M'], 'address': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看 'age' 列是第几列
print(df.columns.get_loc('age'))
```
上述代码中,`df.columns.get_loc('age')` 表示查找 `age` 列在 `DataFrame` 中的位置。执行后,输出结果为:
```
1
```
即 `age` 列是第 1 列。注意,这里的位置是从 0 开始计算的。