如果你只想使用你的dataframe对象一次，使用:

df['BoolCol'].loc[lambda x: x==True].index

另一种方法是使用pipe()对BoolCol的索引进行管道索引。就性能而言，它与使用[].1的规范索引一样高效

df['BoolCol'].pipe(lambda x: x.index[x])

如果BoolCol实际上是多个比较的结果，并且您希望使用方法链接将所有方法放在一个管道中，这尤其有用。

例如，如果你想获得NumCol值大于0.5、BoolCol值为True且NumCol值和BoolCol值的乘积大于0的行索引，你可以通过eval()对表达式求值并对结果调用pipe()来执行索引

df.eval("NumCol > 0.5 and BoolCol and NumCol * BoolCol >0").pipe(lambda x: x.index[x])

1:下面的基准测试使用了一个有20mil行的数据帧(平均过滤了一半的行)，并检索了它们的索引。与其他有效的选项相比，通过pipe()进行链接的方法做得非常好。

n = 20_000_000
df = pd.DataFrame({'NumCol': np.random.rand(n).astype('float16'), 
                   'BoolCol': np.random.default_rng().choice([True, False], size=n)})

%timeit df.index[df['BoolCol']]
# 181 ms ± 2.47 ms per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1000 loops each)

%timeit df['BoolCol'].pipe(lambda x: x.index[x])
# 181 ms ± 1.08 ms per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1000 loops each)

%timeit df['BoolCol'].loc[lambda x: x].index
# 297 ms ± 7.15 ms per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 1000 loops each)

2:对于一个20 mil的行数据帧，以与1)相同的方式构建基准，你会发现这里提出的方法是最快的选择。它比位操作符链执行得更好，因为根据设计，eval()在一个大数据帧上执行多个操作的速度比向量化的Python操作快，而且它比query()更节省内存，因为与query()不同，eval().pipe(…)不需要创建一个切片数据帧的副本来获得它的索引。

可以使用numpy where()函数完成:

import pandas as pd
import numpy as np

In [716]: df = pd.DataFrame({"gene_name": ['SLC45A1', 'NECAP2', 'CLIC4', 'ADC', 'AGBL4'] , "BoolCol": [False, True, False, True, True] },
       index=list("abcde"))

In [717]: df
Out[717]: 
  BoolCol gene_name
a   False   SLC45A1
b    True    NECAP2
c   False     CLIC4
d    True       ADC
e    True     AGBL4

In [718]: np.where(df["BoolCol"] == True)
Out[718]: (array([1, 3, 4]),)

In [719]: select_indices = list(np.where(df["BoolCol"] == True)[0])

In [720]: df.iloc[select_indices]
Out[720]: 
  BoolCol gene_name
b    True    NECAP2
d    True       ADC
e    True     AGBL4

虽然你并不总是需要index来匹配，但如果你需要:

In [796]: df.iloc[select_indices].index
Out[796]: Index([u'b', u'd', u'e'], dtype='object')

In [797]: df.iloc[select_indices].index.tolist()
Out[797]: ['b', 'd', 'e']

df。Iloc [i]返回df的第i行。I不是指索引标签，I是一个基于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()

或者说,

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

通过使用DataFrame，你可以清楚地看到其中的区别 不等于该行数值位置的非默认索引:

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]

如果你想使用索引，

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

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

然后你可以使用loc而不是iloc来选择行:

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

[3 rows x 1 columns]

注意，loc也可以接受布尔数组:

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

[3 rows x 1 columns]

如果你有一个布尔数组，掩码，并且需要序号索引值，你可以使用np.flatnonzero来计算它们:

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

如果你只想使用你的dataframe对象一次，使用:

df['BoolCol'].loc[lambda x: x==True].index

简单的方法是在过滤之前重置DataFrame的索引:

df_reset = df.reset_index()
df_reset[df_reset['BoolCol']].index.tolist()

有点俗气，但是很快!