如何在Pandas中获取数据中的行号？
如何在Pandas中获取数据中的行号？
提问于 2017-04-03 20:42:20
如何使用Pandas在包含某一列中某个值的dataframe中获得行号？例如，我有以下数据：
ClientID LastName
0 34 Johnson
1 67 Smith
2 53 Brows 如何找到'LastName‘列中有'Smith’的行号？
回答 10
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-04-03 20:48:10
请注意，dataframe的索引可能是无序的，甚至根本不是数字。如果不想使用当前索引，而是按顺序重编号行，则可以将df.reset_index()与以下建议一起使用
获取与“Smith”匹配的所有索引
>>> df[df['LastName'] == 'Smith'].index
Int64Index([1], dtype='int64')或者作为一个numpy数组
>>> df[df['LastName'] == 'Smith'].index.to_numpy() # .values on older versions
array([1])或者，如果只有一个，并且你想要整数，你可以子集
>>> df[df['LastName'] == 'Smith'].index[0]
1您可以在.loc中使用相同的布尔表达式，但不需要它，除非您还想选择某个列，当您只需要行号/索引时，这是多余的。
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-03 20:48:43
df.index[df.LastName == 'Smith']或
df.query('LastName == "Smith"').index将返回LastName为Smith的所有行索引。
Int64Index([1], dtype='int64')Stack Overflow用户
发布于 2017-04-03 20:49:30
df.loc[df.LastName == 'Smith']将返回行。
ClientID LastName
1 67 Smith和
df.loc[df.LastName == 'Smith'].index将返回索引。
Int64Index([1], dtype='int64')注意:列名'LastName‘和’姓氏‘甚至’姓氏‘是三个唯一的名称。最好的做法是首先使用df.columns检查确切的名称。如果您确实需要删除所有空格的列名，可以先这样做。
df.columns = [x.strip().replace(' ', '') for x in df.columns]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43193880
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
