Python Pandas：获取列匹配某个值的行的索引

Question

给定一个具有“boolcol”列的数据frame，我们希望找到其中“boolcol”的值==True的数据frame的索引

我目前有一种迭代的方法来完成它，它非常有效：

for i in range(100,3000):
    if df.iloc[i]['BoolCol']== True:
         print i,df.iloc[i]['BoolCol']

df[df['BoolCol'] == True].index.tolist()

df.iloc[i]['BoolCol']

Answer 1

df.iloc[i]返回df的ith行。i不引用索引标签，i是基于0的索引。

相反，属性index返回实际的索引标签，而不是数字行索引：

df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()

或者等价于，

df.index[df['BoolCol']].tolist()

df = pd.DataFrame({'BoolCol': [True, False, False, True, True]},
       index=[10,20,30,40,50])

In [53]: df
Out[53]: 
   BoolCol
10    True
20   False
30   False
40    True
50    True

[5 rows x 1 columns]

In [54]: df.index[df['BoolCol']].tolist()
Out[54]: [10, 40, 50]

In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']]

In [57]: idx
Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')

In [58]: df.loc[idx]
Out[58]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

[3 rows x 1 columns]

In [55]: df.loc[df['BoolCol']]
Out[55]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

[3 rows x 1 columns]

In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol'])
Out[112]: array([0, 3, 4])

使用df.iloc按序号索引选择行：

In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])]
Out[113]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True