Python的pandas 数组如何得到索引值，如图，我要得到ohio 的索引值，应该怎样做？

直接上实例：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index = list('abcde'),columns = ['one','two','three']) #创建一个数据框

df 内容

获取所有的列名，并形成列表：list(df.keys())

获取所有的行名，并形成列表：list(df.index)

如果要获得某一个元素的具体位置可以使用：np.where("条件")，如：np.where(df >0)

第一个arrary代表第几行，第二个代表第几列。

如，如何条件的元素存在在：第一行第三列，第三行第一列，....

你列的这个是pandas里面的数据框DataFrame数据类型，其实和R语言里面的差不多。访问某一列可以通过b['state']和b.state这两种方法进行，但是输出的pandas里面的Series这种数据类型，因此b['state'].index()返回Index([0,1], dtype=object)。因为数据分析某个值并不是非常重要，所以据我所知没有直接输出索引值的函数，不过可以通过query()函数，b.query('state == "obio"')，输出含有ohio的行自然也就知道了索引了。

可以将pandas 的dataframe数据类型先转换为numpy的矩阵。然后用np.argwhere去获取特定值的索引

In [36]: list(df['state']).index('ohio')
Out[36]: 0

In [37]: list(df['state']).index('nevada')
Out[37]: 1

b[b.['state']=='ohio'].index