python-3.x - Python/Pandas 返回找到的字符串的列和行索引

Question

我已经搜索过与此相关的先前答案，但这些答案似乎使用了 numpy，因为该数组包含数字。我正在尝试在数据框('Timeframe')中的句子中搜索关键字，其中完整句子是'Timeframe for wave in ____'并希望返回列和行索引。例如:

    df.iloc[34,0] 

返回我正在寻找的字符串，但出于动态原因我避免使用硬代码。当我在数据帧中搜索关键字“Timeframe”时，有没有办法返回 [34,0]

Answer 1

编辑:

查询索引需要contains与 boolean indexing , 但可能有 3 个值:

df = pd.DataFrame({'A':['Timeframe for wave in ____', 'a', 'c']})
print (df)
                            A
0  Timeframe for wave in ____
1                           a
2                           c



def check(val):
    a = df.index[df['A'].str.contains(val)]
    if a.empty:
        return 'not found'
    elif len(a) > 1:
        return a.tolist()
    else:
        #only one value - return scalar  
        return a.item()

print (check('Timeframe'))
0

print (check('a'))
[0, 1]

print (check('rr'))
not found

旧的解决方案:

看来需要就需要numpy.where校验值 Timeframe:

df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
                   'B':[4,5,4,5,5,4],
                   'C':[7,8,9,4,2,'Timeframe'],
                   'D':[1,3,5,7,1,0],
                   'E':[5,3,6,9,2,4],
                   'F':list('aaabbb')})

print (df)
   A  B          C  D  E  F
0  a  4          7  1  5  a
1  b  5          8  3  3  a
2  c  4          9  5  6  a
3  d  5          4  7  9  b
4  e  5          2  1  2  b
5  f  4  Timeframe  0  4  b


a = np.where(df.values == 'Timeframe')
print (a)
(array([5], dtype=int64), array([2], dtype=int64))

b = [x[0] for x in a]
print (b)
[5, 2]