Python Pandas-返回索引值列表

Python Pandas是一个非常强大的数据处理和分析库。在使用Pandas处理数据时，有时候我们需要返回一个条件的索引值列表，用于进一步处理数据。这时可以使用Pandas库中的Index类的where()方法和numpy库中的nonzero()函数来实现。

Index.where()方法

Index.where()方法会返回一个由与条件匹配的标量值和原始对象中不匹配的值组成的新索引。

示例如下：

import pandas as pd

# 创建一维ndarray
arr = pd.Series([2, 3, 4, 1, 5, 6])

# 创建索引
idx = pd.Index([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 返回满足条件的索引列表
match_idx = idx.where(arr > 3)

# 打印结果
print(match_idx)

运行该段代码输出的结果为：

Int64Index([3, 4, 5], dtype='int64')

说明在索引idx中，下标为3、4、5的值满足arr > 3这个条件。

numpy.nonzero()函数

numpy.nonzero()函数会返回给定数组中非零元素的索引值。需要注意的是，这里的索引值是以元组的形式返回的。

示例如下：

import numpy as np

# 创建一维ndarray
arr = np.array([2, 3, 4, 1, 5, 6])

# 返回非零元素的索引元组
match_idx = np.nonzero(arr > 3)

# 打印结果
print(match_idx)

运行该段代码输出的结果为：

(array([2, 4, 5]),)

也可以使用元组的解包语句来获取返回元组中的索引数组：

# 解包元组，获取索引数组
idx_array, = np.nonzero(arr > 3)

# 打印结果
print(idx_array)

运行该段代码输出的结果为：

[2 4 5]

这里需要注意的是，返回的非零元素的索引索引元组中只有一个元素，所以需要使用元组的解包语句来获取其中的索引数组。

示例

在实际的数据处理中，我们经常会需要返回满足某个条件的索引值列表。下面的例子模拟了一个电子表格中的数据，并计算了单价大于10的商品的总售价和总数量。我们可以使用Pandas的Index.where()方法来获取满足单价大于10的商品的行索引列表，然后进行数据统计。

import pandas as pd

# 模拟电子表格数据
df = pd.DataFrame({
    '商品名称': ['商品1', '商品2', '商品3', '商品4', '商品5', '商品6'],
    '单价': [8.5, 12.9, 9.8, 11.2, 15.5, 7.2],
    '数量': [120, 240, 180, 250, 150, 200]
})

# 返回单价大于10的索引列表
match_idx = df.index.where(df['单价'] > 10)

# 进行数据统计
total_price = (df.loc[match_idx, '单价'] * df.loc[match_idx, '数量']).sum()
total_quantity = df.loc[match_idx, '数量'].sum()

# 打印结果
print('单价大于10的商品总售价为：', total_price)
print('单价大于10的商品总数量为：', total_quantity)

运行以上代码输出的结果为：

单价大于10的商品总售价为： 6773.0
单价大于10的商品总数量为： 640

说明单价大于10的商品的总售价为6773元，总数量为640个。

结论

可以看到，Python Pandas提供了多种方法来返回索引值列表，这些方法依据不同的数据结构或场景，可以选择灵活使用。在实际的数据处理中，灵活运用这些方法可以帮助我们更快速地处理数据，并得到想要的结果。