獲取dataframe中某列第一次出現的索引
[英]Obtaining the index of the first occurrence in a column in a dataframe
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問題描述
我有以下 dataframe：
import pandas as pd
d = {'Stages': ['Stage 1', 'Stage 2', 'Stage 2', 'Stage 2', 'Stage 3', 'Stage 1'], 'Start(s)': [0, 630, 780, 840, 900, 930], 'End(s)': [630, 780, 840, 900, 930, 960]}
df = pd.DataFrame(data=d)
Stages Start(s) End(s)
0 Stage 1 0 630
1 Stage 2 630 780
2 Stage 2 780 840
3 Stage 2 840 900
4 Stage 3 900 930
5 Stage 1 930 960
我想獲取第 2 階段首次出現在“階段”列中的索引。在此示例中，它將是 1。
我嘗試閱讀有關類似問題的討論，但無法實施。
1 條回復
1樓 jezrael 3 已采納 2023-01-21 22:54:27
如果始終存在至少一個Stage 2 ，請使用Series.idxmax比較第一個值：
print (df['Stages'].eq('Stage 2').idxmax())
1
如果可能不存在像Stage 8這樣的next和iter技巧：
print (next(iter(df.index[df['Stages'].eq('Stage 8')]), 'not exist'))
not exist
print (next(iter(df.index[df['Stages'].eq('Stage 2')]), 'not exist'))
1
因為如果不存在匹配值idxmax返回第一個False值：
print (df['Stages'].eq('Stage 8').idxmax())
0
另一個想法是通過Series.where和Series.first_valid_index測試不缺失值的第一個索引：
print (df['Stages'].where(df['Stages'].eq('Stage 8')).first_valid_index())
None
print (df['Stages'].where(df['Stages'].eq('Stage 2')).first_valid_index())
1
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根據具有共享列的另一個數據幀在數據幀中查找第一次出現的值
[英]Find first occurrence of value in dataframe based on another dataframe with a shared column
根據列值中第一次出現的項目將數據框列拆分為兩個
[英]Split dataframe column into two based on first occurrence of an item in column value
查找熊貓數據框中首次出現的特定部分字符串的索引位置
[英]Find index location of first occurrence of a specific partial string in pandas dataframe
Dataframe：按天分組並在第一次出現后在特定列中設置值
[英]Dataframe : Group by day and set values in a specific column after the first occurrence
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