我知道这是一个非常基本的问题，但出于某种原因，我找不到答案。我怎样才能得到在python熊猫系列的某些元素的索引?(第一种情况就足够了)
例如，我想要这样的东西:
import pandas as pd
myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
print myseries.find(7) # should output 3
当然，可以用循环来定义这样的方法:
def find(s, el):
for i in s.index:
if s[i] == el:
return i
return None
print find(myseries, 7)
但我想应该有更好的办法。是吗?
当前回答
这是我能找到的最原生和可扩展的方法:
>>> myindex = pd.Series(myseries.index, index=myseries)
>>> myindex[7]
3
>>> myindex[[7, 5, 7]]
7 3
5 4
7 3
dtype: int64
其他回答
通常你的价值会出现在多个指标上:
>>> myseries = pd.Series([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1])
>>> myseries.index[myseries == 1]
Int64Index([3, 4, 5, 6, 10, 11], dtype='int64')
>>> myseries[myseries == 7]
3 7
dtype: int64
>>> myseries[myseries == 7].index[0]
3
虽然我承认应该有更好的方法来做到这一点，但这至少避免了迭代和遍历对象，并将其移动到C级别。
df。索引方法将帮助您找到确切的行号
my_fl2=(df['ConvertedCompYearly'] == 45241312 )
print (df[my_fl2].index)
Name: ConvertedCompYearly, dtype: float64
Int64Index([66910], dtype='int64')
你可以使用Series.idxmax()
>>> import pandas as pd
>>> myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
>>> myseries.idxmax()
3
>>>
转换为索引时，可以使用get_loc
In [1]: myseries = pd.Series([1,4,0,7,5], index=[0,1,2,3,4])
In [3]: Index(myseries).get_loc(7)
Out[3]: 3
In [4]: Index(myseries).get_loc(10)
KeyError: 10
重复处理
In [5]: Index([1,1,2,2,3,4]).get_loc(2)
Out[5]: slice(2, 4, None)
将返回一个布尔数组，如果不连续的返回
In [6]: Index([1,1,2,1,3,2,4]).get_loc(2)
Out[6]: array([False, False, True, False, False, True, False], dtype=bool)
内部使用哈希表，非常快
In [7]: s = Series(randint(0,10,10000))
In [9]: %timeit s[s == 5]
1000 loops, best of 3: 203 µs per loop
In [12]: i = Index(s)
In [13]: %timeit i.get_loc(5)
1000 loops, best of 3: 226 µs per loop
正如Viktor所指出的，创建索引有一个一次性的创建开销(当你实际对索引做一些事情时，例如is_unique)
In [2]: s = Series(randint(0,10,10000))
In [3]: %timeit Index(s)
100000 loops, best of 3: 9.6 µs per loop
In [4]: %timeit Index(s).is_unique
10000 loops, best of 3: 140 µs per loop
