python 查找dataframe中元素位置
时间: 2023-09-24 10:11:21 浏览: 149
你可以使用 `pandas.DataFrame.where()` 方法来查找DataFrame中元素的位置。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
# 查找值为2的元素的位置
indices = df.where(df == 2).stack().index.tolist()
print(indices)
```
输出:
```
[(0, 'A')]
```
这表示值为2的元素在第0行第A列。如果要查找多个元素的位置,只需在 `where()` 方法中使用逻辑运算符,例如:
```python
# 查找值为2或3的元素的位置
indices = df.where((df == 2) | (df == 3)).stack().index.tolist()
print(indices)
```
输出:
```
[(0, 'A'), (1, 'A')]
```
这表示值为2的元素在第0行第A列,值为3的元素在第1行第A列。
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在Python中,你可以使用Pandas库来处理DataFrame数据。要查找某一列中连续大于0.85的数据段,并记录起始和终止行数,可以按照以下步骤操作:
```python
import pandas as pd
# 假设df是你的DataFrame,column_name是你想要检查的列名
def find_continuous_segments(df, column_name):
# 创建一个新的Series用于标记是否满足条件
condition = df[column_name] > 0.85
# 使用cumsum()计算连续满足条件的次数
segments = condition.cumsum()
# 找出每个连续段的开始和结束索引
starts = segments[segments != segments.shift()].index.tolist()
ends = segments[segments.diff() == 0].index.tolist()
# 将起始行和终止行转换为元组并存储在列表中
result = [(starts[i], ends[i]) for i in range(len(starts))]
return result
# 示例应用
result = find_continuous_segments(df, 'column_name')
```
在这个函数`find_continuous_segments`中,我们首先创建了一个新的Series `condition`,其中元素为True如果该值大于0.85,False则反之。然后我们对这个Series进行累计求和,结果会是一个数字序列,其中每个数字表示从开始到当前位置连续满足条件的次数。
`starts` 列表包含了每次连续段开始的位置,`ends` 列表包含每次连续段结束的位置。最后,我们将这两个位置组合成元组并返回。
dataframe 查找数字位置
如果你想查找一个 DataFrame 中某个数值的位置,可以使用 `numpy` 库中的 `where()` 函数。假设你的 DataFrame 名称为 `df`,你想查找数值为 `x` 的位置,可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
# 查找数值为 x 的位置
rows, cols = np.where(df.values == x)
# 打印位置
for row, col in zip(rows, cols):
print('({},{})'.format(row, col))
```
其中,`rows` 和 `cols` 分别是一个一维数组,表示数值为 `x` 的位置的行号和列号。如果有多个数值为 `x`,那么 `rows` 和 `cols` 数组会有多个元素,你可以使用 `zip()` 函数来遍历这些位置并进行处理。
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