いくつかの基準を満たすインデックスを取得する

Question

パンダでは、いくつかのプロパティを満たすエントリのシリーズ/データフレームのインデックスのリストを取得するにはどうすればよいですか？

次戻り、このようになりますSeriesオブジェクト

my_dataframe.loc[:,'some_column'] == 'some_value' 

：

519  True 
509 False 
826 False 
503 False 
511 False 
512 False 
500 False 
507 False 
516  True 
504 False 
521 False 
510 False 
351 False 
522 False 
526 False 
517 False 
501 False 

しかし、私が欲しいのは二つのリスト、と

[519, 516] 

と1を有するものです残りの指標私はパンダでどうすればいいですか？

Answer 1

In [8]: df = DataFrame(randn(10,2),columns=list('AB')) 

In [9]: df 
Out[9]: 
      A   B 
0 -1.046978 1.561624 
1 -0.264645 0.717171 
2 0.112354 -2.084449 
3 -1.243482 -1.183749 
4 1.055667 0.532444 
5 -1.295805 2.168225 
6 -1.239725 0.969934 
7 -0.354017 1.434943 
8 -0.867560 0.810315 
9 0.097698 -0.033039 

In [10]: df.loc[:,'B'] > 0 
Out[10]: 
0  True 
1  True 
2 False 
3 False 
4  True 
5  True 
6  True 
7  True 
8  True 
9 False 
Name: B, dtype: bool 

In [14]: x = df.loc[:,'B'] > 0 

Per Tom/Andy, much simpler 

In [33]: x[x].index 
Out[33]: Int64Index([0, 1, 4, 5, 6, 7, 8], dtype=int64) 

In [34]: x[~x].index 
Out[34]: Int64Index([2, 3, 9], dtype=int64) 

Answer 2

@ジェフの例にわずかな変異体：

In [18]: df 
Out[18]: 
      A   B 
0 0.319489 1.
1 0.494205 -0.918240 
2 1.501922 -0.409661 
3 -1.593702 0.705407 
4 -0.735312 1.037567 
5 -0.201132 -0.673124 
6 1.237310 -0.877043 
7 -0.946714 0.984164 
8 -0.923548 0.415094 
9 0.135281 -0.199951 

In [14] list1 = df.index[df.loc[:, 'B'] > 0] 

In [15]: list1 
Out[15]: Int64Index([0, 3, 4, 7, 8], dtype=int64) 

In [16]: list2 = df.index - list1 

In [17]: list2 
Out[17]: Int64Index([1, 2, 5, 6, 9], dtype=int64)