Python 如何获得满足掩码条件的第一行的索引

发布于03月16日

这是我的DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        'a': [100, 1123, 123, 100, 1, 0, 1],
        'b': [1000, 11123, 1123, 0, 55, 0, 1],
    },
    index=range(100, 107)
)

这是预期输出.我想创建列c:

       a      b      c
100   100   1000    NaN
101  1123  11123    NaN
102   123   1123    NaN
103   100      0    3.0
104     1     55    NaN
105     0      0    NaN
106     1      1    NaN

使用的掩码是:

mask = ((df.a > df.b))

我想得到出现mask的第一行的索引.我想保留原始索引，但得到reset_index()值.在该示例中，掩码的第一实例位于索引3处.

我可以通过以下方法获得第一个掩码实例:

df.loc[mask.cumsum().eq(1) & mask, 'c'] = 'the first row'

但我不知道如何获取索引.

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Code

可以修改此代码以搜索第二和第三项，而不仅仅是第一项.

cond1 = df['a'] > df['b']
cond2 = df.groupby(cond1).cumcount().eq(0)
df.loc[cond1 & cond2, 'c'] = 'the first row'

pdf:

        a      b              c
100   100   1000            NaN
101  1123  11123            NaN
102   123   1123            NaN
103   100      0  the first row
104     1     55            NaN
105     0      0            NaN
106     1      1            NaN

如果你只寻找第一个值，下面的代码可能更简单:

df.loc[df['a'].gt(df['b']).cummax().cumsum().eq(1), 'c'] = 'the first row'

Updete Answer

如果只需要索引位置，请使用以下代码:

cond1 = df['a'] > df['b']
idx = cond1.idxmax()
loc = df.index.get_loc(idx)

-你是什么意思？

df.loc[df.index == idx, 'c'] = loc

pdf:

        a      b    c
100   100   1000  NaN
101  1123  11123  NaN
102   123   1123  NaN
103   100      0    3
104     1     55  NaN
105     0      0  NaN
106     1      1  NaN