Pandasデータフレームで選択した値の行と列のラベルを取得します。

Question

データフレーム内のいくつかの条件に一致する値の行ラベルと列ラベルを取得したいとします。それを面白く保つために、階層型（マルチ）インデックスで作業する必要があります。たとえば：

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=pd.MultiIndex.from_product((('a', 'b'), ('x', 'y')))) 

    a  b  
    x y x y 
0 0 1 2 3 
1 4 5 6 7 
2 8 9 10 11 
3 12 13 14 15 

は、今度は私が

[(0, ('a', 'x')), (1, ('b', 'x')), (3, ('a', 'x'))] 

は私がをしたいと思いますのでご注意ください取得したいと思い

df % 6 == 0 

     a    b  
     x  y  x  y 
0 True False False False 
1 False False True False 
2 False False False False 
3 True False False False 

要素の行と列のラベルをしたいとしましょう単調な索引に依存しない、または私の例での特定の選択に依存しない一般的なソリューションです。この質問は何度も頼まれていますが、答えは一般化していない：

• index and column for the max value in pandas dataframeを：最大
• Pandas dataframe: return row AND column of maximum value(s)を見つけるために、ソートに依存しています：
• Retrieve indices of NaN values in a pandas dataframeを一般化しません：
• 行ラベルを返しません。 Return list of indices/index where a min/max value occurs in a pandas dataframe：一般化されません/反復

を使用しています：

Pandas: Get each value's index and columns valuesを一般化しません。

パンダでこれは本当に難しいですか？

Answer 1

使用np.where真値の序数インデックス取得する：

import numpy as np 
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), 
        columns=pd.MultiIndex.from_product((('a', 'b'), ('x', 'y')))) 

mask = (df % 6 == 0) 
i, j = np.where(mask) 
print(list(zip(df.index[i], df.columns[j]))) 

利回り

[(0, ('a', 'x')), (1, ('b', 'x')), (3, ('a', 'x'))] 

を