如何基于单元格值而非列标签获取DataFrame的列索引

先看你给出的DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([["a", "b", "c"], ["d", "e", "f"],["g", "h", "i"]])

这里有几种简单的方法可以获取第0行中值为"c"的列索引：

• 方法1：布尔筛选直接定位
  先取出第0行的Series，通过布尔条件筛选出值为"c"的列，再提取对应的索引：

col_index = df.columns[df.loc[0] == "c"][0]
print(col_index)  # 输出：2

逻辑：df.loc[0] == "c"会生成一个布尔Series，标记第0行中每个值是否等于"c"；df.columns[]用这个布尔Series过滤出符合条件的列索引，最后取第一个元素（因为这里只有一个匹配项）。

• 方法2：用where+dropna定位
  通过where保留目标值，dropna去掉空值，再取索引：

col_index = df.loc[0].where(df.loc[0] == "c").dropna().index[0]

• 方法3：借助numpy快速查找
  利用numpy的数组查找功能，直接定位值的位置：

import numpy as np
col_index = np.argwhere(df.loc[0].values == "c")[0][0]

逻辑：df.loc[0].values把第0行转成numpy数组，np.argwhere找出等于"c"的元素位置，最后提取对应的列索引。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Superfreeza