Pythonのパンダ：列が特定の値

Question

が列xkとykでDataFrameを考えると一致した複数の行のインデックスを取得し、我々はDataFrameのインデックスを検索するものでxkとyk ==0の値。

は、私はそれだけで一つの列のために完璧に罰金働い持っていますが、私はそれは私が同時にxkとykのためにそれを行うだろうどのように両方の

b = (df[df['xk'] ==0]).index.tolist() 

のために働いて得るカント。

Answer 1

私はすべての値がallにより比較サブセット['xk', 'yk']にTrueあるかどうかをチェックすることができると思う：

b = df[(df[['xk', 'yk']] == 0).all(1)].index.tolist() 

別の解決策は、&と第二の条件を追加します：

b = (df[(df['xk'] == 0) & (df['yk'] == 0)].index.tolist()) 

サンプル：

df = pd.DataFrame({'xk':[0,2,3], 
        'yk':[0,5,0], 
        'aa':[0,1,0]}) 

print (df) 
    aa xk yk 
0 0 0 0 
1 1 2 5 
2 0 3 0 

b = df[(df[['xk', 'yk']] == 0).all(1)].index.tolist() 
print (b) 
[0] 

b1 = (df[(df['xk'] == 0) & (df['yk'] == 0)].index.tolist()) 
print (b1) 
[0] 

第2の解決策は速いです：完全に働いた

#length of df = 3k 
df = pd.concat([df]*1000).reset_index(drop=True) 

In [294]: %timeit df[(df[['xk', 'yk']] == 0).all(1)].index.tolist() 
1000 loops, best of 3: 1.21 ms per loop 

In [295]: %timeit (df[(df['xk'] == 0) & (df['yk'] == 0)].index.tolist()) 
1000 loops, best of 3: 828 µs per loop