Pandas如何获取DataFrame中指定值对应的相对行号

通过df.loc裁剪得到的子DataFrame会保留原始母表的行索引，直接使用df.index[df.value == 目标值]拿到的是原始索引值，而非子表内从0开始计数的相对行号。以给出的示例数据为例，值为32400的行原始索引为1450，在当前子表中的相对行号为2。

以下方法均可以拿到目标相对行号，可根据使用场景选择：

• 重置索引后匹配
  先重置子表索引、丢弃原始索引生成从0开始的连续行号，再做匹配即可：

  # drop=True表示不将原始索引保留为单独列
  df_temp = df.reset_index(drop=True)
  rel_pos = df_temp.index[df_temp.value == 32400][0]
  # 执行后rel_pos的值为2
  

• 用numpy.where直接定位
  无需修改原表，借助numpy的where方法直接识别布尔判断结果中True值的位置：

  import numpy as np
  rel_pos = np.where(df.value == 32400)[0][0]
  # 返回结果为2
  

• 布尔序列直接取位置
  无需额外导包，直接对值匹配生成的布尔序列取第一个True值的位置即可：

  # 仅适用于确定匹配值唯一存在的场景
  rel_pos = (df.value == 32400).argmax()
  # 返回结果为2
  

注意事项：如果目标值在表中存在多个匹配行，以上方法默认返回第一个匹配项的相对位置；如果目标值不存在，argmax方法会错误返回0，建议使用前先做存在性判断：if 32400 in df.value.to_list() 再执行位置提取。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hugo.d