Python Pandas - 识别 Dataframe 列中第一个匹配值的索引

Question

到目前为止，我正在获取 Python 数据框列中特定值的第一个匹配记录的索引。我使用下面的代码得到它：

df1.loc[df1.Column1 == 'word1'].index.tolist()[0]

假设如果 'word1' 在数据框中出现四次，例如在索引位置：3、7、9、14，上述命令将 return 我的答案为 3

现在我需要检查列的多个值是否相同，输出应该是任何这些值的第一个匹配索引。

我尝试了如下所示的几个选项，但没有成功。

df1.loc[df1.Column1 == 'word1'|'word2'].index.tolist()[0]
df1.loc[df1.Column1 == 'word1','word2'].index.tolist()[0]
df1.loc[df1.Column1 == 'word1' or 'word2'].index.tolist()[0]

知道如何在此处检查多个值吗？

Answer 1

您需要 isin 条件：

df1.loc[df1.Column1.isin(['word1','word2'])].index.tolist()[0]

使用 idxmax 获取第一个最大值的索引的更简单的解决方案，因为 Trues 的句柄类似于 1s:

print (df1.Column1.isin(['word1','word2']))
0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
5    False
6     True
7    False
Name: Column1, dtype: bool

df1.Column1.isin(['word1','word2']).idxmax()

或 numpy.where:

np.where(df1.Column1.isin(['word1','word2']))[0][0]

样本：

df1 = pd.DataFrame({ 'Column1':['s','g','h','word2','d','f','word1','d']})

a = df1.Column1.isin(['word1','word2']).idxmax()
print (a)
3

Python Pandas - 识别 Dataframe 列中第一个匹配值的索引

Python Pandas - Identifying the index of first matching value in a Dataframe column

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