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
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')
其他回答
In [92]: (myseries==7).argmax()
Out[92]: 3
如果你提前知道7在那里，这个方法是可行的。你可以用 (myseries = = 7) .any ()
另一种方法(与第一个答案非常相似)也解释了多个7(或没有)
In [122]: myseries = pd.Series([1,7,0,7,5], index=['a','b','c','d','e'])
In [123]: list(myseries[myseries==7].index)
Out[123]: ['b', 'd']
>>> 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')
另一种还没有提到的方法是tolist方法:
myseries.tolist().index(7)
应该返回正确的索引，假设该值存在于Series中。
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
