python – 从pandas DataFrame中提取符合条件的单元格索引

我在这样的pandas中有一个DataFrame：

  a b c
A 1 2 3 
B 4 5 6
C 7 8 9

我想提取其单元格值大于6的索引名称和列名称对.

换句话说,我想获得

[["B","c"], ["C","a"], ["C","b"], ["C","c"]]

有没有聪明的方法来做到这一点？

解决方法:

您可以使用stack将帧展平为一系列,使用布尔索引来选择所需的术语,最后将结果索引转换为列表：

s = df.stack()
ii = s[s >= 6].index.tolist()

例如：

>>> s = df.stack()
>>> s
A  a    1
   b    2
   c    3
B  a    4
   b    5
   c    6
C  a    7
   b    8
   c    9
dtype: int64
>>> s[s >= 6]
B  c    6
C  a    7
   b    8
   c    9
dtype: int64
>>> s[s >= 6].index
MultiIndex(levels=[[u'A', u'B', u'C'], [u'a', u'b', u'c']],
           labels=[[1, 2, 2, 2], [2, 0, 1, 2]])
>>> s[s >= 6].index.tolist()
[('B', 'c'), ('C', 'a'), ('C', 'b'), ('C', 'c')]

请注意,(1)我使用> = 6因为它匹配您的示例,(2)这严格来说是一个元组列表而不是您要求的列表列表,但如果您真的想要转换,则可以转换.