Pandas 查找首次出现位置

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas pandas库查找指定数据在数据集中的首次出现位置。在数据分析和处理中，查找特定数据出现的位置是非常有用的。Pandas pandas库提供了多种方法可以实现这个功能。

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方法一：idxmin()函数

idxmin()函数可以返回指定的列中数据出现的第一个位置。

例如，在下面的数据集中，我们要查找“John”第一次出现的位置：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Name': ['John', 'Mary', 'Anna', 'John', 'Bob', 'John', 'Mary'],
   'Age': [23, 45, 12, 34, 56, 27, 38]
})

我们可以使用如下代码来查找该位置：

print(df.index[df['Name'] == 'John'].min())

这将输出“0”，即数据集中“John”数据第一次出现的位置。

方法二：first_valid_index()函数

如果我们只需要查找指定列中第一个非NaN值的位置，可以使用first_valid_index()函数。

例如，我们要查找下面数据集中“Age”列中第一个非NaN值的位置：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
   'Name': ['John', 'Mary', 'Anna', 'John', 'Bob', 'John', 'Mary'],
   'Age': [23, np.nan, 12, 34, np.nan, 27, 38]
})

我们可以使用如下代码来查找该位置：

print(df['Age'].first_valid_index())

该代码将输出“0”，即“Age”列中第一个非NaN值的位置。

方法三：get_loc()函数

get_loc()函数可以返回指定行列位置的标签。

例如，在下面数据集中，我们要查找第1行第2列位置的标签名称：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Name': ['John', 'Mary', 'Anna', 'John', 'Bob', 'John', 'Mary'],
   'Age': [23, 45, 12, 34, 56, 27, 38]
})

我们可以使用如下代码来查找该标签名称：

print(df.columns.get_loc('Age'))
print(df.index.get_loc(1))

该代码将输出“1”和“1”，即列名为“Age”的列的位置和第2行的位置标签名称。

总结

本文介绍了Pandas pandas库中三种常见的方法来查找指定数据在数据集中的首次出现位置。在实际数据分析和处理中，掌握这些方法可以帮助我们快速准确地定位数据信息，提高分析效率。