Python Pandas-如何獲取數據框中一個或多個已過濾行的（iloc）位置

Question

使用這個例子

df = pd.DataFrame({'letters': 
                  ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']},
                  index=[10, 20, 30, 40, 50, 30])

使用df.iloc [x]，我可以獲取數據幀中的行x。 例如。

df.iloc[3]

退貨

字母D名稱：40，dtype：對象

當我像過濾數據框時

df2 = df.iloc[1:3]

我得到df2

    letters
20  B
30  C

現在假設我不知道過濾器的應用方式，我需要找出過濾后的行（1和2）的值。

什么是獲取位置列表的最佳方法，該方法使我可以使用df.iloc通過原始數據幀訪問類似此結果的過濾結果？ 我如何獲得職位編號？

我在尋找結果

[1, 2]

注意：我有一個很好的建議：

df.index.get_indexer_for((df2.index))

如果索引不是唯一的，那是行不通的。

Int64Index([1, 2, 5], dtype='int64')

Answer 1

因為要處理df.iloc[[1,5]] ，我們還必須合並該值，您需要從“ 30 F”中獲取5，所以我認為最簡單的方法是利用a合並：

In [172]: df.reset_index().reset_index().merge(df.iloc[1:3].reset_index())
Out[172]: 
   level_0  index letters
0        1     20       B
1        2     30       C

In [173]: df.reset_index().reset_index().merge(df.iloc[1:3].reset_index())["level_0"].values
Out[173]: array([1, 2], dtype=int64)

In [174]: df.reset_index().reset_index().merge(df.iloc[[1,5]].reset_index())
Out[174]: 
   level_0  index letters
0        1     20       B
1        5     30       F

In [175]: df.reset_index().reset_index().merge(df.iloc[[1,5]].reset_index())["level_0"].values
Out[175]: array([1, 5], dtype=int64)

如果由於重復的行而無法唯一地恢復原始頭寸，則將得到所有這些頭寸：

In [179]: df.iloc[-1, 0] = "C"

In [180]: df.reset_index().reset_index().merge(df.iloc[[1,2]].reset_index())
Out[180]: 
   level_0  index letters
0        1     20       B
1        2     30       C
2        5     30       C

In [181]: df.reset_index().reset_index().merge(df.iloc[[1,2]].reset_index())["level_0"].values
Out[181]: array([1, 2, 5], dtype=int64)

但是您可以決定合並后如何刪除重復項。