df.iloc[i]返回的
ith行
df。
i不引用索引标签，
i是基于0的索引。
相反， 该属性index
返回实际的索引标签，而不是数字的行索引：
df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()
或等效地，
df.index[df['BoolCol']].tolist()
通过使用具有非默认索引且不等于行的数字位置的Dataframe，您可以非常清楚地看到差异：
df = pd.Dataframe({'BoolCol': [True, False, False, True, True]}, index=[10,20,30,40,50])In [53]: dfOut[53]: BoolCol10 True20 False30 False40 True50 True[5 rows x 1 columns]In [54]: df.index[df['BoolCol']].tolist()Out[54]: [10, 40, 50]如果要使用索引 ，
In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']]In [57]: idxOut[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
那么您可以使用loc
代替来选择行iloc
：
In [58]: df.loc[idx]Out[58]: BoolCol10 True40 True50 True[3 rows x 1 columns]
注意， loc
也可以接受布尔数组：
In [55]: df.loc[df['BoolCol']]Out[55]: BoolCol10 True40 True50 True[3 rows x 1 columns]
如果您有一个布尔数组，mask
并且需要序数索引值，则可以使用进行计算np.flatnonzero
：
In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol'])Out[112]: array([0, 3, 4])
用于
df.iloc按顺序索引选择行：
In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])]Out[113]: BoolCol10 True40 True50 True
