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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:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import numpy as np
  1. 创建一个示例的大型熊猫DataFrame:
代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame({'A': [True, False, True],
                   'B': [False, True, False],
                   'C': [True, True, False]})
  1. 使用np.where()函数结合逻辑运算符来查找True值的索引和列:
代码语言:txt
复制
row_indices, col_indices = np.where(df == True)
  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
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

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