如何查找pandas DataFrame中特定值对应的行索引与列名

通过逐元素等值匹配即可快速获取目标值对应的行索引、列名信息，可直接复用以下实现：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
data = {
   "calories": [420, 380, 390],
   "duration": [50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data)

def find_target_position(df, target_value):
    # 生成逐元素匹配的布尔掩码
    match_mask = df.eq(target_value)
    match_result = []
    # 遍历列提取命中的行索引
    for col in match_mask.columns:
        hit_rows = match_mask[match_mask[col]].index.tolist()
        for row_idx in hit_rows:
            match_result.append(f"{row_idx}, {col}")
    # 单条命中直接返回字符串，多条命中返回结果列表
    return match_result[0] if len(match_result) == 1 else match_result

# 测试查找值为40的位置
print(find_target_position(df, 40))

运行上述代码，输出结果和预期一致：

1, duration

补充说明 #

• 上述实现默认做严格类型匹配，数值类型的40和字符串类型的"40"不会被判定为匹配；如果需要忽略类型，可以将匹配逻辑替换为match_mask = df.astype(str).eq(str(target_value))
• 如果目标值在DataFrame中存在多处匹配，函数会返回所有命中位置组成的列表
• 如果需要查找空值、异常值等特殊值，只需要将传入的target_value替换为对应目标即可，比如查找空值传None或者pd.NA

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