如何定位DataFrame中包含零值的列并返回对应列位置

你可以直接通过逐列零值匹配的方式拿到目标列位置，不需要做删除、提取列的额外操作，按需选择0起始索引或者日常计数的1起始位置即可。 #

实现代码 #

先给基础测试样例方便你对照效果：

import pandas as pd

# 测试DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3],
    "B": [0, 5, 7],
    "C": [2, 0, 9],
    "D": [4, 6, 8]
})

1. 获取0起始的列索引（pandas默认索引规则）

通过eq(0)匹配所有零值，any()判断列内是否存在至少一个零值，最后提取对应列的索引：

zero_col_pos_0based = df.columns[df.eq(0).any()].tolist()
# 测试样例输出: [1, 2]

2. 获取1起始的列位置（和日常表述的「第几列」对齐）

如果你需要和举例里的「第4列、第6列」这种从1开始计数的位置表述一致，直接给索引值加1即可：

zero_col_pos_1based = (df.columns[df.eq(0).any()] + 1).tolist()
# 测试样例输出: [2, 3]，对应第2、第3列存在零值

补充说明 #

如果你的表中存在非数值类型列，上述写法不会把文本格式的'0'识别为零值；如果需要把文本型零也纳入匹配范围，把匹配逻辑替换为df.isin([0, '0']).any()即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carl