pandas如何获取指定列范围内满足条件的行位置（np.where返回空）

你现有代码跑不出预期结果有3个明确问题：

• 你贴的代码里df是原生Python字典，不是pandas DataFrame，不存在.iloc属性，正常运行会直接抛出AttributeError，能返回空数组说明你实际运行的代码和贴出的版本不一致。
• pandas的.iloc切片遵循Python左闭右开规则，你写的iloc[first:last]只会取到索引为last-1=17的行，你需要的索引18的行根本不在切片范围内。
• 就算切片范围正确，np.where在切片后的子Series上返回的是子序列内部的相对位置（从0开始计数），不会自动映射回原始DataFrame的全局行位置。

完全可以通过np.where+iloc的组合实现需求，只需要修正上述三个问题即可：

import pandas as pd
import numpy as np

# 正确初始化DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Stress': [1,2,3,6,7,8,10,12,14,20,19,17,15,13,12,10,8,7,6,4,1,0]
})

first = 10
last = 18
drop = 11

# iloc左闭右开，要包含last位置的行，切片上界需要设为last+1
sub_stress = df['Stress'].iloc[first : last + 1]
# 拿到子序列相对位置后，加first偏移量得到原始全局行索引
life_array = np.where(sub_stress < drop)[0] + first

执行后life_array的值就是[15 16 17 18]，完全符合你的预期。

如果你需要示例里带行序号的输出格式，直接将结果转为Series打印即可：

print(pd.Series(life_array))

输出结果：

0    15
1    16
2    17
3    18
dtype: int64

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