擅长:python、mysql、java
<p>你可以试试<a href="https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.where.html" rel="nofollow noreferrer">np.where</a>和zip</p>
<pre><code>randValues = np.random.rand(5,5)
df = pd.DataFrame(randValues)
df_bool = df > 0.8
df_bool
0 1 2 3 4
0 False False False False False
1 False True False False False
2 False False True False False
3 False False False False False
4 True False False False False
</code></pre>
<p>你知道吗np.哪里将返回第一个数组中的行索引和第二个数组中的列索引满足条件的索引</p>
<pre><code>arr = np.where(df_bool)
arr
(array([1, 2, 4], dtype=int64), array([1, 2, 0], dtype=int64))
list(zip(arr[0], arr[1]))
[(1, 1), (2, 2), (4, 0)]
rowArray = arr[0]
colArray = arr[1]
</code></pre>