Python Pandas - 識別Dataframe列中第一個匹配值的索引

Question

到目前爲止，我正在獲取Python數據框列中特定值的第一個匹配記錄的索引。我得到用下面的代碼它：

df1.loc[df1.Column1 == 'word1'].index.tolist()[0] 

假設如果「WORD1」是在索引位置例如數據幀本四次：3，7，9，14，在上述命令將返回我的回答爲

現在我需要檢查列的多個值相同，輸出應該是任何這些值的第一個匹配索引。

我嘗試了幾個選項，如下所示，但徒勞無功。

df1.loc[df1.Column1 == 'word1'|'word2'].index.tolist()[0] 
df1.loc[df1.Column1 == 'word1','word2'].index.tolist()[0] 
df1.loc[df1.Column1 == 'word1' or 'word2'].index.tolist()[0] 

有關如何檢查多個值的任何想法嗎？

Answer 1

你需要isin的條件：

df1.loc[df1.Column1.isin(['word1','word2'])].index.tolist()[0] 

Simplier解決方案與idxmax爲第一最大值獲取指標，因爲True s的處理類似1 S：

print (df1.Column1.isin(['word1','word2'])) 
0 False 
1 False 
2 False 
3  True 
4 False 
5 False 
6  True 
7 False 
Name: Column1, dtype: bool 

df1.Column1.isin(['word1','word2']).idxmax() 

或者與numpy.where：

np.where(df1.Column1.isin(['word1','word2']))[0][0] 

樣品：

df1 = pd.DataFrame({ 'Column1':['s','g','h','word2','d','f','word1','d']}) 

a = df1.Column1.isin(['word1','word2']).idxmax() 
print (a) 
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