如何在Pandas DataFrame中查找指定元素对应的行号和列名

实现方案 #

方案1：使用numpy.where实现（性能最优，适合大数据量）

核心逻辑是先通过布尔掩码匹配所有值为False的位置，再将位置映射为行号和列名：

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例DataFrame构造
df = pd.DataFrame({
    'A': [True, True, False],
    'B': [True, True, True],
    'C': [False, True, True]
})

# 匹配所有False值的位置坐标
row_idx, col_idx = np.where(df.eq(False))
# 组装为(行号, 列名)格式的结果
res = list(zip(row_idx, df.columns[col_idx]))
print(res)

运行输出：

[(0, 'C'), (2, 'A')]

方案2：Pandas原生stack实现（写法简洁，适合小数据量）

通过堆叠列转为多级索引Series后直接筛选，无需引入numpy依赖：

res = df.stack()[lambda x: ~x].index.tolist()
print(res)

运行输出和方案1完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hamouza