当条件的计算结果为Tru时，获取数据帧的列标签

Question

我试图复制DataFrame.idxmax()和DataFrame.idxmin()的函数，但是我想使用一个自定义函数来求值，而不是min或max。你知道吗

例如，在数据帧D中：

+---+-----+-----+-----+
|   |  A  |  B  |  C  |
+---+-----+-----+-----+
| 0 | NaN | 100 | NaN |
+---+-----+-----+-----+
| 1 | 100 | NaN | NaN |
+---+-----+-----+-----+
| 2 | NaN | NaN | 200 |
+---+-----+-----+-----+

只有一列不包含整数。当数字等于100时，我想返回一个序列S（带有索引I）：

+---+---+
| 0 | B |
+---+---+
| 1 | A |
+---+---+    

我本来希望D.apply(lambda x: x[x==100].index,1)能奏效，但实际上不行。有什么建议吗？你知道吗

Answer 1

怎么样：

df = pd.DataFrame({"A":[np.nan, np.nan, 100], "B":[np.nan, 100, np.nan], "C":[100, np.nan, np.nan]})
df.unstack().dropna()

或：

df[df==100].unstack().dropna()

如果您只需要索引：

df.unstack().dropna().reset_index().drop(0, axis=1)

Answer 2

In [66]: df[df==100].stack()
Out[66]: 
0  B    100
1  A    100
dtype: float64