Pandas DataFrame 中根据条件获取元素所在位置的索引方法

在 DataFrame 数据结构中，有时需要依据特定条件筛选数据，并找出符合该条件的行在原数据框中的具体位置索引。

实现该功能的核心代码如下：

df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, 
  index=[10,20,30,40,50]) 
print(df) 
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() 
print(a) 

假设存在如下 DataFrame 对象 df，通过筛选“BoolCol”列值为 3 且“attr”列值为 22 的行，可以获取该行在 df 中的索引位置。

需要注意的是，返回的结果是一个包含索引值的列表。由于 DataFrame 的索引（index）可能与默认的数字下标不同，因此返回的是实际的索引值，而非简单的序列号。

 BoolCol attr 
10  1 22 
20  2 33 
30  3 22 
40  3 44 
50  4 66 
[30] 

以上即为在 Pandas DataFrame 中根据条件获取元素所在位置（索引）的方法介绍，希望能为读者提供有效的参考。