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如何在大型熊猫DataFrame中找到对应的索引和列的`True`值？

在大型熊猫DataFrame中找到对应的索引和列的True值，可以使用np.where()函数结合逻辑运算符来实现。以下是具体的步骤：

导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np

创建一个示例的大型熊猫DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True],
                   'B': [False, True, False],
                   'C': [True, True, False]})

使用np.where()函数结合逻辑运算符来查找True值的索引和列：

row_indices, col_indices = np.where(df == True)

打印结果：

for i in range(len(row_indices)):
    print("索引：", row_indices[i], " 列：", df.columns[col_indices[i]])

这样就可以找到大型熊猫DataFrame中所有True值的索引和列。请注意，以上代码中的df是示例DataFrame，你需要根据实际情况替换为你自己的DataFrame。

关于熊猫DataFrame的更多信息，你可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云熊猫DataFrame

相关搜索:从Pandas DataFrame中获取最大值的行索引和列索引从大型熊猫DataFrame中获取连续值为0的行的索引使用其他dataframe的索引和列的值创建dataframe 如何在dataframe中找到某列的最小值的第一行如何在dataframe的列(numpy对象)中找到满足条件的索引？如何在Julia中找到数组的最小值的值和索引？如何在pandas Dataframe中找到一列numpy数组的布尔值？如何在Pandas dataframe中找到每列顺序的sum和count？如何在pandas dataframe列中找到已知值的索引？如何在pandas dataframe的列中找到特定值的字符串格式的索引？

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