Работа с библиотекой Pandas: поиск индексов строк, где значение в колонке совпадает с заданным

Работа с данными в Python часто включает в себя использование библиотеки Pandas. Она позволяет легко и быстро манипулировать данными, особенно когда они представлены в виде таблиц (DataFrame).

Неизбежно приходится сталкиваться с задачей поиска индексов строк, где значение в определенной колонке совпадает с заданным. Например, имеется DataFrame с колонкой «Age», и требуется найти индексы строк, где возраст равен 30.

Предположим, что имеется следующий DataFrame:

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda', 'James'],
    'Age': [28, 30, 29, 30, 25]
}

df = pd.DataFrame(data)

Один из способов это сделать — пройтись по всем строкам DataFrame и проверить значение в колонке «Age»:

for i in range(len(df)):
    if df.iloc[i]['Age'] == 30:
         print(i)

Но это не самый эффективный и «правильный» способ использования возможностей Pandas. Более оптимальным будет использование следующего кода:

indexes = df[df['Age'] == 30].index.tolist()
print(indexes)

Этот код возвращает список индексов строк, где значение в колонке «Age» равно 30. Однако, может возникнуть ситуация, когда проверка значения по индексу не совпадает с ожидаемым. Это может быть связано с тем, что индексы в DataFrame были изменены и не соответствуют стандартной последовательности от 0 до N-1. В таком случае, следует использовать метод reset_index() для восстановления стандартной нумерации индексов.