pandas 根据值获取索引|极客笔记

pandas 根据值获取索引

在数据处理中，经常会遇到需要根据某个值在数据框中获取对应的索引的情况。在处理这种问题时，我们可以利用pandas库提供的一些函数来实现根据值获取索引的操作。本文将详细介绍如何在pandas中根据值获取索引，并给出一些示例代码和运行结果。

1. 使用`.index`属性

在pandas中，可以通过.index属性获取数据框的索引，然后利用.tolist()方法将索引转换为列表，最后通过列表的.index()方法来获取值对应的索引。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi', 'mango']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取值为'orange'的索引
index = df.index.tolist()
value = 'orange'
result = index[df['B'].tolist().index(value)]

print("值为'orange'的索引为：", result)

运行结果：

值为'orange'的索引为： 2

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据框df，然后通过df.index.tolist()获取所有索引，再利用df['B'].tolist().index(value)来获取值为'orange'的索引，最终得到结果为2。

2. 使用`.loc[]`方法

另一种常用的方法是使用pandas中的.loc[]方法，直接传入值即可获取对应的索引。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi', 'mango']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取值为'orange'的索引
value = 'orange'
result = df.loc[df['B'] == value].index[0]

print("值为'orange'的索引为：", result)

运行结果：

值为'orange'的索引为： 2

在上述代码中，我们利用.loc[]方法选取值为'orange'的行，并使用.index[0]获取对应的索引，最终得到结果为2。

3. 使用`.query()`方法

除了.loc[]方法外，还可以使用.query()方法来实现根据值获取索引的功能。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi', 'mango']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取值为'orange'的索引
value = 'orange'
result = df.query('B == @value').index[0]

print("值为'orange'的索引为：", result)

运行结果：

值为'orange'的索引为： 2

在上述代码中，我们通过.query()方法传入条件'B == @value'来筛选值为'orange'的行，并最终得到索引为2的结果。

4. 性能比较

在实际使用中，使用不同的方法可能会对性能造成影响。下面分别使用三种方法处理一个大型数据框，比较它们的性能表现。

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# 创建一个大型示例数据框
n = 1000000
data = {'A': np.random.randint(1, 100, n),
        'B': np.random.choice(['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi', 'mango'], n)}
df = pd.DataFrame(data)

# 方法一：使用.index属性
start_time = time.time()
index = df.index.tolist()
value = 'orange'
result = index[df['B'].tolist().index(value)]
print("方法一耗时：", time.time() - start_time)

# 方法二：使用.loc[]方法
start_time = time.time()
result = df.loc[df['B'] == value].index[0]
print("方法二耗时：", time.time() - start_time)

# 方法三：使用.query()方法
start_time = time.time()
result = df.query('B == @value').index[0]
print("方法三耗时：", time.time() - start_time)

运行结果：

方法一耗时： 0.05589580535888672
方法二耗时： 0.004000186920166016
方法三耗时： 0.03195667266845703

通过对比三种方法的运行时间可以看出，.loc[]方法在处理较大数据框时性能最优，.query()方法次之，.index属性的方法相对较慢。

总的来说，在pandas中根据值获取索引有多种方法，我们可以根据实际需求选择合适的方法来实现。这些方法的灵活运用可以帮助我们更高效地处理数据，提高数据处理的效率。

pandas 根据值获取索引