根据条件获取索引和列

Question

有一个DF作为下面的例子，我怎样才能得到索引和列名都不是nan的值的列表

                  es  ms        hs
subdist_id                        
1                NaN NaN       NaN
2                NaN NaN       NaN
3          -0.218066 NaN -0.309002
4                NaN NaN       NaN
5                NaN NaN       NaN
6                NaN NaN       NaN
7                NaN NaN       NaN
9                NaN NaN       NaN
10               NaN NaN       NaN
11         -0.385217 NaN       NaN

所以我可以得到一个列表[[3,'es]', [3,'hs'], [11,'es']]

Answer 1

使用^{}删除带有convert MultiIndex to list of tuples的nan，然后将其转换为list of list：

L = list(map(list, df.stack().index.tolist()))
print (L)
[[3, 'es'], [3, 'hs'], [11, 'es']]

备选方案：

L = [list(x) for x in df.stack().index.tolist()]
print (L)
[[3, 'es'], [3, 'hs'], [11, 'es']]

如果需要性能，请通过^{}和^{}按条件获取索引，并通过zip获取值，并为列和索引的值建立索引：

i,c = np.where(df.notna())
L = list(map(list, zip(df.index[i],df.columns[c])))
print (L)
[[3, 'es'], [3, 'hs'], [11, 'es']]

---

i,c = np.where(df.notna())
L = [list(x) for x in zip(df.index[i],df.columns[c])]