在整个数据帧中搜索变量，并返回第一次出现的片段

Question

我正在数据框中搜索一些变量，并希望每个变量首次出现的索引。

样本数据：

因此，我希望第4列中的数字与第一次出现的行值相对应。例如：“级别1”列中的“自费”或“级别2”中首次出现的“医疗补助”。该代码适用于：

    idx = (df['Level 1'] == 'Out of pocket').idxmax()

但是有一种方法可以执行此操作，而无需指定希望熊猫在其中查找的列。而是在整个数据框中搜索第一次出现的情况。

Answer 1

您可以使用iterrows来访问每一行的索引和值。

创建虚拟数据框 df = pd.DataFrame([[1, 'a', '!'], [3, 'b', '?'], [5, 'c', '#'], [7, 'c', '#']], columns=['A', 'B', 'C'])如下：

    A   B   C
0   1   a   !
1   3   b   ?
2   5   c   #
3   7   c   #

我们可以用iterrows编写一个for循环并检查该行的值，在这种情况下，列B等于'c'并且列C等于'＃'，并打印索引第一次出现是这样的：

for index, row in df.iterrows():
    if (row.B == 'c') & (row.C == '#'):
        print(index)
        break

这将返回我们：2。

或专门为您：

for index, row in df.iterrows():
    if (row['Level 1'] == 'Health Insurance') & (row['Level 2'] == 'Medicare'):
        print(index)
        break

希望这会有所帮助！

编辑：无需指定列名：

为了不需要指定列名，我们可以遍历每行中的值。我将其包装在一个函数中，因为这是我知道的打破嵌套循环的唯一方法，但是我敢肯定，可以对此进行改进。

def look_for_word(word='Medicare', df=df):
    for index, row in df.iterrows():
        for val in row:
            if val == word:
                return df['YOUR FOURTH COLUMN NAME'].iloc[index]

print(look_for_word(word='Medicare', df=df))