在3列中条件为真时获取索引号
我有一个关于python中一些代码的问题。我试图在3个不同的列中满足条件TRUE时提取第一行的索引。这是我正在使用的数据：
0 1 2 3 4
0 TRUE TRUE TRUE 0.41871395 0.492517879
1 TRUE TRUE TRUE 0.409863582 0.519425031
2 TRUE TRUE TRUE 0.390077415 0.593127232
3 FALSE FALSE FALSE 0.372020631 0.704367199
4 FALSE FALSE FALSE 0.373546556 0.810876797
5 FALSE FALSE FALSE 0.398876919 0.86855678
6 FALSE FALSE FALSE 0.432142094 0.875576037
7 FALSE FALSE FALSE 0.454115421 0.863063448
8 FALSE TRUE FALSE 0.460676901 0.855739006
9 FALSE TRUE FALSE 0.458693197 0.855128636
10 FALSE FALSE FALSE 0.459201839 0.856451104
11 FALSE FALSE FALSE 0.458693197 0.855739006
12 FALSE FALSE FALSE 0.458082827 0.856349376
13 FALSE FALSE FALSE 0.456556902 0.856959746
14 TRUE TRUE TRUE 0.455946532 0.858180486
15 TRUE TRUE TRUE 0.455030976 0.858790857
16 TRUE TRUE TRUE 0.454725791 0.858485672
17 FALSE FALSE FALSE 0.454420606 0.857875301
18 FALSE FALSE FALSE 0.454725791 0.858383943
19 FALSE TRUE FALSE 0.453199866 0.856654561
20 FALSE FALSE FALSE 0.451979125 0.856349376
21 FALSE FALSE FALSE 0.45167394 0.856959746
22 FALSE FALSE FALSE 0.451775669 0.857570116
23 FALSE FALSE FALSE 0.45106357 0.857264931
24 TRUE TRUE TRUE 0.450758385 0.856654561
25 TRUE TRUE TRUE 0.4504532 0.856044191
26 TRUE TRUE TRUE 0.449232459 0.856349376
27 TRUE TRUE TRUE 0.448316904 0.855535549
只有当有3个“真”条件时，我才需要得到索引号：
0
14
24
非常感谢。
共有3个答案
编辑2：对于一些澄清，我有一个新的答案。
您正在查找列0、1或2中包含TRUE的每一行，但您希望忽略这些行，因为它们不是连续行中的第一行。我的答案的第一部分仍然是一样的，我认为你应该创建一个掩码来选择你的TRUEtriplet行：
condition = df[[0, 1, 2]].all(axis='columns')
但是现在我提供了一种可能的方法来过滤掉要忽略的行。在连续的TRUE三行中不是第一行意味着前一行也满足条件。
idx = df[condition].index
ignore = idx.isin(idx + 1)
result = idx[~ignore]
换句话说，忽略索引值是满足条件的索引值的后续行。
希望这能有所帮助！
保留我的原始答案以备记录：
我认为，通过将其分为两个步骤，您将获得最具可读性的解决方案：
首先，找出您感兴趣的所有列中哪些行的值为True：
condition = df[[0, 1, 2]].all(axis='columns')
然后，您感兴趣的索引值只是df[条件]. index。
编辑：如果，正如Benoit所指出的，TRUE和FALSE是字符串，那很好，你只需要对第一步做一个小小的调整：
condition = (df[[0, 1, 2]] == 'TRUE').all(axis='columns')
我在一个演示数据框上尝试了这个，它似乎对我有用。
df = pd.DataFrame(data={'A':[True,True,True,True,True,False,True,True],'B':[True,True,False,True,True,False,True,True],'C':[True,False,True,True,True,False,True,True]})
i =df[(df['A']==True) & (df['B']==True) & (df['C']==True)].index.to_list()
i = [x for x in i if x-1 not in i]
我猜每个人都错过了“提取第一行的索引”部分。其中一种方法是首先删除连续的重复项，然后获得三个都为真的索引，这样您就只能得到第一行真值
df=df[['0', '1', '2']]
df=df[df.shift()!=df].dropna().all(axis=1)
print(df[df].index.tolist())
输出：
[0, 14, 24]
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