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")

您还可以将NumPy数组转换为list in - air并获取其索引。例如,

l = [1,2,3,4,5] # Python list
a = numpy.array(l) # NumPy array
i = a.tolist().index(2) # i will return index of 2
print i

它会输出1。

numpy_indexed包(免责声明，我是它的作者)包含一个向量化的等效list。ndarray的索引;那就是:

sequence_of_arrays = [[0, 1], [1, 2], [-5, 0]]
arrays_to_query = [[-5, 0], [1, 0]]

import numpy_indexed as npi
idx = npi.indices(sequence_of_arrays, arrays_to_query, missing=-1)
print(idx)   # [2, -1]

这个解决方案具有向量化的性能，可以推广到ndarray，并且有各种处理缺失值的方法。

8种方法的比较

TL; diana:

(注:适用于100M元素以下的1d数组)

为了获得最佳性能，请使用index_of__v5 (numba + numpy. 5)。枚举+ for循环;参见下面的代码)。 如果numba不可用: 如果期望在前100k个元素中找到目标值，请使用index_of__v7 (for循环+枚举)。 否则使用index_of__v2/v3/v4 (numpy. exe)。Argmax或numpy。基于flatnonzero)。

由perfplot提供

import numpy as np
from numba import njit

# Based on: numpy.argmax()
# Proposed by: John Haberstroh (https://stackoverflow.com/a/67497472/7204581)
def index_of__v1(arr: np.array, v):
    is_v = (arr == v)
    return is_v.argmax() if is_v.any() else -1


# Based on: numpy.argmax()
def index_of__v2(arr: np.array, v):
    return (arr == v).argmax() if v in arr else -1


# Based on: numpy.flatnonzero()
# Proposed by: 1'' (https://stackoverflow.com/a/42049655/7204581)
def index_of__v3(arr: np.array, v):
    idxs = np.flatnonzero(arr == v)
    return idxs[0] if len(idxs) > 0 else -1


# Based on: numpy.argmax()
def index_of__v4(arr: np.array, v):
    return np.r_[False, (arr == v)].argmax() - 1


# Based on: numba, for loop
# Proposed by: MSeifert (https://stackoverflow.com/a/41578614/7204581)
@njit
def index_of__v5(arr: np.array, v):
    for idx, val in np.ndenumerate(arr):
        if val == v:
            return idx[0]
    return -1


# Based on: numpy.ndenumerate(), for loop
def index_of__v6(arr: np.array, v):
    return next((idx[0] for idx, val in np.ndenumerate(arr) if val == v), -1)


# Based on: enumerate(), for loop
# Proposed by: Noyer282 (https://stackoverflow.com/a/40426159/7204581)
def index_of__v7(arr: np.array, v):
    return next((idx for idx, val in enumerate(arr) if val == v), -1)


# Based on: list.index()
# Proposed by: Hima (https://stackoverflow.com/a/23994923/7204581)
def index_of__v8(arr: np.array, v):
    l = list(arr)
    try:
        return l.index(v)
    except ValueError:
        return -1

去Colab

用ndindex

样本数组

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

...[[1,4],
    [2,3]]
 

创建一个空列表来存储索引和元素元组

 index_elements = []
 for i in np.ndindex(arr.shape):
     index_elements.append((arr[i],i))

 

将元组列表转换为字典

 index_elements = dict(index_elements)

键是元素，值是元素 索引——使用键来访问索引

 index_elements[4] 
  

  ... (0,1)