对于1D数组，我推荐np。平坦非零(array == value)[0]，它等价于np。非零(array == value)[0][0]和np。其中(array == value)[0][0]，但避免了对一个单元素元组开箱的丑陋。

index_lst_form_numpy = pd.DataFrame(df).reset_index()["index"].tolist()

对于一维排序数组，使用numpy会更简单、更有效。searchsorted，返回一个NumPy整数(位置)。例如,

arr = np.array([1, 1, 1, 2, 3, 3, 4])
i = np.searchsorted(arr, 3)

只要确保数组已经排序

还要检查返回的索引i是否包含被搜索的元素，因为searchsorted的主要目标是找到应该插入元素以保持顺序的索引。

if arr[i] == 3:
    print("present")
else:
    print("not present")

只是添加一个非常高性能和方便的numba替代np。Ndenumerate来查找第一个索引:

from numba import njit
import numpy as np

@njit
def index(array, item):
    for idx, val in np.ndenumerate(array):
        if val == item:
            return idx
    # If no item was found return None, other return types might be a problem due to
    # numbas type inference.

这非常快，并且自然地处理多维数组:

>>> arr1 = np.ones((100, 100, 100))
>>> arr1[2, 2, 2] = 2

>>> index(arr1, 2)
(2, 2, 2)

>>> arr2 = np.ones(20)
>>> arr2[5] = 2

>>> index(arr2, 2)
(5,)

这比任何使用np的方法都要快得多(因为它使操作短路)。Where或np. non0。

然而np。Argwhere也可以优雅地处理多维数组(你需要手动将它转换为元组，而且不会短路)，但如果没有找到匹配，它就会失败:

>>> tuple(np.argwhere(arr1 == 2)[0])
(2, 2, 2)
>>> tuple(np.argwhere(arr2 == 2)[0])
(5,)

如果你只需要第一次出现一个值的索引，你可以使用nonzero(或where，在这种情况下相当于相同的东西):

>>> t = array([1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8])
>>> nonzero(t == 8)
(array([6, 8, 9]),)
>>> nonzero(t == 8)[0][0]
6

如果需要多个值中的每个值的第一个索引，显然可以重复执行上述操作，但有一个技巧可能更快。下面的代码查找每个子序列的第一个元素的下标:

>>> nonzero(r_[1, diff(t)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 6, 7, 8]),)

注意，它找到了3s的子序列和8s的子序列的开头:

[1, 1, 1, 2, 2, 3, 8, 3, 8, 8]

这和求每个值的第一次出现有点不同。在你的程序中，你可以使用t的排序版本来得到你想要的:

>>> st = sorted(t)
>>> nonzero(r_[1, diff(st)[:-1]])
(array([0, 3, 5, 7]),)

另一个之前没有提到的选项是bisect模块，它也适用于列表，但需要一个预先排序的列表/数组:

import bisect
import numpy as np
z = np.array([104,113,120,122,126,138])
bisect.bisect_left(z, 122)

收益率

3

Bisect还会在您要查找的数字在数组中不存在时返回一个结果，以便将该数字插入正确的位置。