在Python中查找Pandas数据框中元素的位置

在处理大量数据时，Pandas 是 Python 中非常有用的库之一。然而，在某些情况下，我们需要查找 Pandas 数据框中元素的位置，以便进一步操作数据。

以下是在 Python 中查找 Pandas 数据框中元素的位置的几种方法：

方法1: Pandas.DataFrame.loc 方法

Pandas.DataFrame.loc 方法可以通过指定行标签和列标签来返回元素的位置。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]})
print(df)

# 输出：
#    A  B
# 0  0  3
# 1  1  4
# 2  2  5

position = df.loc[2, 'B']
print(position)

# 输出：5

在上面的代码中，我们使用 Pandas.DataFrame.loc 方法来返回元素 5 的位置，即行标签为 2，列标签为 'B'。

方法2: Pandas.DataFrame.iloc 方法

Pandas.DataFrame.iloc 方法可以通过指定行索引和列索引来返回元素的位置。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]})
print(df)

# 输出：
#    A  B
# 0  0  3
# 1  1  4
# 2  2  5

position = df.iloc[2, 1]
print(position)

# 输出：5

在上面的代码中，我们使用 Pandas.DataFrame.iloc 方法来返回元素 5 的位置，即行索引为 2，列索引为 1。

方法3: Pandas.DataFrame.at 方法

Pandas.DataFrame.at 方法可以通过指定行标签和列标签来返回元素的位置。与 Pandas.DataFrame.loc 方法相比，Pandas.DataFrame.at 方法更有效率。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]})
print(df)

# 输出：
#    A  B
# 0  0  3
# 1  1  4
# 2  2  5

position = df.at[2, 'B']
print(position)

# 输出：5

在上面的代码中，我们使用 Pandas.DataFrame.at 方法来返回元素 5 的位置，即行标签为 2，列标签为 'B'。

总结

以上是在 Python 中查找 Pandas 数据框中元素的位置的几种方法。在处理大量数据时，了解这些方法可以极大地提高数据处理的效率。