按指定列值分组提取满足条件的Pandas DataFrame索引

嗨，这有个简洁的方案能帮你快速得到想要的结果：

步骤分解与代码实现 #

1. 先筛选出delta=1的行，再按y列分组提取索引：

import pandas as pd

# 先构造你的DataFrame（如果还没定义的话）
data = {'delta': [0, 1, 1, 1, 0, 1], 'y': [10, 10, 10, 10, 9, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 核心代码：筛选+分组+转字典
result = df[df['delta'] == 1].groupby('y').apply(lambda group: group.index.tolist()).to_dict()

print(result)
# 输出：{10: [1, 2, 3], 9: [5]}

代码解释 #

• df[df['delta'] == 1]：先过滤出所有delta值为1的行，剔除不符合条件的数据；
• groupby('y')：按照y列的不同取值对筛选后的行进行分组；
• apply(lambda group: group.index.tolist())：对每个分组，提取其中的索引并转换为列表；
• to_dict()：把分组后的结果直接转换成你需要的字典格式。

这样就能精准得到你想要的结构啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anton A