python怎样在一个series中寻找值为true对应的下表名称

你可以使用 pandas 库中的 `Series.idxmax()` 或 `Series.idxmin()` 方法来获取为 `True` 的值对应的索引名称。

例如：

import pandas as pd

s = pd.Series([True, False, True], index=['a', 'b', 'c'])
print(s)
# a     True
# b    False
# c     True
# dtype: bool

print(s.idxmax())  # 输出 'a'
print(s.idxmin())  # 输出 'b'

如果希望获取所有为 `True` 的值的索引名称，可以使用如下代码：

print(s[s].index)  # 输出 Index(['a', 'c'], dtype='object')

相关问题

Python中series如何筛选

在Python中，Series是pandas库中的一种数据结构，它是一维标记数组，类似于带有标签的数组或字典。要筛选Series中的数据，可以使用布尔索引或条件筛选。

1. 布尔索引筛选：可以通过创建一个布尔数组来筛选Series中的数据，其中布尔数组的长度与Series相同，对应位置为True的数据会被保留，False的数据会被过滤掉。例如：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用布尔索引筛选大于3的数据
filtered_s = s[s > 3]

print(filtered_s)

输出结果为：

3    4
4    5
dtype: int64

2. 条件筛选：可以使用条件表达式来筛选Series中的数据。例如：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用条件筛选大于3的数据
filtered_s = s[s > 3]

print(filtered_s)

输出结果为：

3    4
4    5
dtype: int64

以上是筛选Series中数据的两种常见方法。你可以根据具体需求选择适合的方法进行筛选。

返回series bool值中为true的索引

你可以使用 `pandas.Series` 的 `index` 属性和布尔索引来实现。例如，假设你的 `Series` 名称为 `s`，你可以使用以下代码返回 `s` 中为 `True` 的索引：

s[s == True].index

其中，`s == True` 返回一个布尔类型的 `Series`，其中为 `True` 的位置表示 `s` 中对应位置为 `True`。然后，我们使用布尔索引的方式提取 `s` 中为 `True` 的值，最后再通过 `index` 属性返回它们的索引。