python - 如何从数据框中提取特定值的索引和列？

Question

---大家好!这里是 Python 的 Pandas 的新学生。

我在这里人工构建了一个数据框:/image/cWgiB.png .以下是文本重构。

df_dict = {
    'header0' : [55,12,13,14,15],
    'header1' : [21,22,23,24,25],
    'header2' : [31,32,55,34,35],
    'header3' : [41,42,43,44,45],
    'header4' : [51,52,53,54,33]
}
index_list = {
    0:'index0',
    1:'index1',
    2:'index2',
    3:'index3',
    4:'index4'
}
df = pd.DataFrame(df_dict).rename(index = index_list)

目标:

我想提取任何任意值(int、float、str 等)的索引行和列标题。例如，如果我想要 55 的值，此代码将返回:header0、index0、header2 , index2 以某种格式。它们可以是列表或元组或打印等。

澄清:

• 假设数据框足够大，我无法“手动找到它”
• 我不知道这个值与其他值相比有多大(所以“简单的 .idxmax()”可能不会削减它)
• 我不知道这个值在哪里是列或索引(所以“只是 .loc，.iloc 值在哪里”也无济于事)
• 我不知道这个值是否有重复项，但如果有，则返回它的所有列/索引。

到目前为止我尝试了什么:

我试过 .columns、.index、.loc，但似乎无法得到答案。我得到的最远的是用 df.values == 55 或 df == 55 创建一个 bool 数据框，但似乎无法用它做任何事情。

另一种“最远”的方法是使用 df.unstack.idxmax()，它会返回列和标题的元组，但有两个主要问题:

1. 仅根据 .idxmax()、.idxmin() 函数返回最大值/最小值
2. 只返回与我的值匹配的第一个列/索引，如果有重复则没有帮助

我知道我可以执行一个 for 循环 来遍历整个数据帧，跟踪我在临时变量中所在的列和索引。一旦找到要查找的值，我将break 并返回当前列和索引。只是希望那里有一种不那么暴力的方法，因为我想要一种适用于任何大小的任何数据帧的“高速计算”方法。

谢谢。

编辑:添加文本数据库，澄清问题。

Answer 1

使用np.where:

r, c = np.where(df == 55)    
list(zip(df.index[r], df.columns[c]))

输出:

[('index0', 'header0'), ('index2', 'header2')]