Python Pandas - Dataframe 열의 첫 번째 일치하는 값의 인덱스 확인

Question

지금까지 파이썬 데이터 프레임 열의 특정 값에 대한 첫 번째 일치하는 레코드의 인덱스를 얻고 있습니다. I는 아래의 코드를 사용하여 얻을 :

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

한다고 가정 색인 위치에, 예를 들어 상기 데이터 프레임의 '단어 1'이고 본 네 번 경우 : 3, 7, 9, 14는, 상기 명령 나야를 반환 대답은

이제는 여러 값으로 동일한 값을 확인해야하며 결과는 그 값 중 첫 번째로 일치하는 인덱스 여야합니다.

나는 아래와 같이 몇 가지 옵션을 시도했으나 헛된 것이 었습니다.

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] 

여기에 여러 값을 확인하는 방법에 대한 아이디어가 있으십니까?

Answer 1

당신은 조건 isin 필요

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

첫 번째 최대 값의 GET 지수 idxmax와

더 간단 솔루션, True들 1들처럼 처리되기 때문에 :

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() 

또는 numpy.where와 :

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

샘플 :

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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